在近日落下帷幕的AI考生第十五届全国周培源大学子力学竞赛中，一位特殊的何成“考生”吸引了人们目光。由清华大学航天航空学院团队自主研发的为力人工智慧力学求解平台“GT-Mech”，与来自全国500余所高校的学学3万余名考生同台竞技，最后成绩达到本届赛事成绩前五名的AI考生特等奖水平，展现出不俗解题水平。何成XM外汇代理
据了解，为力这是学学全球规模内大型语言模型驱动的AI平台第一次以“参赛选手”资料，在同场、AI考生并且、何成同卷的为力标准下，参与政府级顶级力学赛事。学学这一突破，AI考生不仅展示了AI处理力学难题的何成潜力，也为将来教育模式变革供给了思路。为力
力学是工程科学的基石。无论是航空、航天、航海，还是建筑、汽车、xm外汇官网网址机械等专业，都离不开力学理论的支撑。与AI在围棋、蛋白质折叠或部分数学证明等领域的软件相比，处理复杂力学难题为AI带来了截然不同的挑战。
“围棋有清晰的规则和离散的决策空间，而力学难题根植于对物理世界的理解。”清华大学助理教授、“GT-Mech”指导教师程彬解读，它要求AI不仅能应对数学公式，xm外汇平台杠杆比例更要能从自然语言叙述的复杂场景中，构建出正确的物理模型。这是一种从文字到物理概念的抽象流程。
一道典型的力学题目，融合了自然语言理解、物理情景建模、符号逻辑推演和数值精确计算等多种水平。AI需要像人类学子一样，先“读懂”题意，在“脑中”设立受力解读、运动流程等抽象模型，然后才能选择合适的定理、列出方程并求解。这种“文理兼修”的综合水平是衡量通用人工智慧推动水平的关键“试金石”，它要求AI超越以往单一使命应对模式，具备更接近人类整体解读与处理难题的水平。
此外，为克服通用大语言模型知识幻觉、计算错误等难题，“GT-Mech”研发团队为平台量身定制了一套创新技术计划。
“我们主要从三方面入手攻克技术难关。”团队核心成员周懿介绍，首先是构建架构化知识体系。团队为“GT-Mech”构建了专有化的力学知识图谱，将经典教材、题库等海量知识编织成一张架构化语义网络，使AI能像人类学者一样迅速调用有关知识，形成专业可靠的解题框架。
其次是融合逻辑推理和符号计算。团队引入“逻辑推理—符号计算”双核引擎，“GT-Mech”首先用自然语言规划解题思路，再调用内嵌的符号计算引擎完成公式推导和计算。这种模式有效结合了AI的逻辑规划水平与符号计算的精确性，显著降低了求解流程中出现低级错误的概率。
最后是引入检查纠错机制。团队为AI设计了一套精密的检查纠错机制。解答完毕后，平台会开展批判性思考模块，从机构量纲、物理直觉、逻辑严谨性等维度，对解题流程中题设条件理解、知识点选用、公式推导三大关键环节进行自我检查。若发现疑点，便会触发纠错环节，回溯修正。
“AI在如此高挑战度的专业竞赛中胜出，而且优势明显，这促使我们思考，在AI时代力学该怎么教、怎么学、怎么考核？”清华大学行健书院院长李俊峰说。
在业内学者看来，“GT-Mech”的成功，预示着AI将在辅助力学教学、培养学子创新思维、加速科研进程等方面发挥关键作用。将来的力学教育，可能不再是学子单向地从课本中获取知识，而是与AI助教进行交流式、探究式学习，共同挑战更复杂的前沿难题。
在近日落下帷幕的AI考生第十五届全国周培源大学子力学竞赛中，一位特殊的何成“考生”吸引了人们目光。由清华大学航天航空学院团队自主研发的为力人工智慧力学求解平台“GT-Mech”，与来自全国500余所高校的学学3万余名考生同台竞技，最后成绩达到本届赛事成绩前五名的AI考生特等奖水平，展现出不俗解题水平。何成XM外汇代理
据了解，为力这是学学全球规模内大型语言模型驱动的AI平台第一次以“参赛选手”资料，在同场、AI考生并且、何成同卷的为力标准下，参与政府级顶级力学赛事。学学这一突破，AI考生不仅展示了AI处理力学难题的何成潜力，也为将来教育模式变革供给了思路。为力
力学是工程科学的基石。无论是航空、航天、航海，还是建筑、汽车、xm外汇官网网址机械等专业，都离不开力学理论的支撑。与AI在围棋、蛋白质折叠或部分数学证明等领域的软件相比，处理复杂力学难题为AI带来了截然不同的挑战。
“围棋有清晰的规则和离散的决策空间，而力学难题根植于对物理世界的理解。”清华大学助理教授、“GT-Mech”指导教师程彬解读，它要求AI不仅能应对数学公式，xm外汇平台杠杆比例更要能从自然语言叙述的复杂场景中，构建出正确的物理模型。这是一种从文字到物理概念的抽象流程。
一道典型的力学题目，融合了自然语言理解、物理情景建模、符号逻辑推演和数值精确计算等多种水平。AI需要像人类学子一样，先“读懂”题意，在“脑中”设立受力解读、运动流程等抽象模型，然后才能选择合适的定理、列出方程并求解。这种“文理兼修”的综合水平是衡量通用人工智慧推动水平的关键“试金石”，它要求AI超越以往单一使命应对模式，具备更接近人类整体解读与处理难题的水平。
此外，为克服通用大语言模型知识幻觉、计算错误等难题，“GT-Mech”研发团队为平台量身定制了一套创新技术计划。
“我们主要从三方面入手攻克技术难关。”团队核心成员周懿介绍，首先是构建架构化知识体系。团队为“GT-Mech”构建了专有化的力学知识图谱，将经典教材、题库等海量知识编织成一张架构化语义网络，使AI能像人类学者一样迅速调用有关知识，形成专业可靠的解题框架。
其次是融合逻辑推理和符号计算。团队引入“逻辑推理—符号计算”双核引擎，“GT-Mech”首先用自然语言规划解题思路，再调用内嵌的符号计算引擎完成公式推导和计算。这种模式有效结合了AI的逻辑规划水平与符号计算的精确性，显著降低了求解流程中出现低级错误的概率。
最后是引入检查纠错机制。团队为AI设计了一套精密的检查纠错机制。解答完毕后，平台会开展批判性思考模块，从机构量纲、物理直觉、逻辑严谨性等维度，对解题流程中题设条件理解、知识点选用、公式推导三大关键环节进行自我检查。若发现疑点，便会触发纠错环节，回溯修正。
“AI在如此高挑战度的专业竞赛中胜出，而且优势明显，这促使我们思考，在AI时代力学该怎么教、怎么学、怎么考核？”清华大学行健书院院长李俊峰说。
在业内学者看来，“GT-Mech”的成功，预示着AI将在辅助力学教学、培养学子创新思维、加速科研进程等方面发挥关键作用。将来的力学教育，可能不再是学子单向地从课本中获取知识，而是与AI助教进行交流式、探究式学习，共同挑战更复杂的前沿难题。
