AtomThink：多模态数学推理框架助力智慧教育革新

AtomThink是一款由中山大学、香港科技大学、上海交通大学、香港大学及华为诺亚方舟实验室的研究团队共同开发的多模态数学推理框架。该框架旨在通过构建长链思维（Chain-of-Thought，CoT）来引导多模态大型语言模型（MLLMs）进行复杂的推理任务。AtomThink的核心在于提升原子步骤的质量，从而显著增强MLLMs解决数学问题的推理能力，为开发通用的慢思维模型提供新的方向。

AtomThink是什么

AtomThink是一个创新的多模态数学推理框架，旨在通过系统化的思维链来引导大型语言模型进行深入的推理分析。该框架结合了自动CoT注释引擎、原子步骤微调以及多种搜索策略，专注于提升复杂推理的准确性和效率。

主要功能

• CoT注释引擎：自动生成高质量的链式思考注释，解决视觉数学数据质量不足的问题。
• 原子步骤微调策略：通过联合优化多模态大型语言模型（MLLM）和策略奖励模型（PRM），实现逐步推理的最佳效果。
• 搜索策略：配备四种不同的搜索策略，并与PRM结合使用，以完成复杂的推理任务。
• 数据集构建：推出AtomMATH，一个大规模的多模态数据集，包含长CoT，用于模型的训练与评估。
• 原子能力评估：设计了一种基于结果监督的原子能力评估方法，评估MLLMs生成每种原子步骤的能力。

产品官网

• GitHub仓库：https://github.com/Quinn777/AtomThink
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.11930

应用场景

• 教育辅助：作为智能辅导系统，AtomThink为学生提供数学问题的逐步解答及详细解释。
• 自动化测试与评估：在在线考试系统中，自动生成和评分数学试题，提高效率。
• 学术研究：为研究者提供支持，帮助他们探索和解决复杂的数学问题。
• 软件开发：协助开发者自动生成与调试数学计算相关的代码，提升开发效率。
• 智能客服和技术支持：在需要数学计算或推理的客服场景中，提供专业的支持。

常见问题

AtomThink适合哪些用户使用？

AtomThink适合教育工作者、研究人员、软件开发者及需要数学解答的客户服务人员。

如何获取AtomThink的最新信息？

您可以访问我们的GitHub仓库和arXiv技术论文，以获取有关AtomThink的最新更新和研究成果。