Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Bài báo này tổng quan toàn diện các nghiên cứu về ứng dụng học sâu vào giải quyết vấn đề hình học. Do giải quyết vấn đề hình học đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, đánh giá năng lực toán học của trí tuệ nhân tạo và đánh giá năng lực đa phương thức, chúng tôi xem xét các nghiên cứu liên quan đang diễn ra gần đây nhờ sự phát triển của công nghệ học sâu, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đa phương thức. Bài báo bao gồm phân tích chi tiết về các nhiệm vụ, phương pháp học sâu, chỉ số đánh giá và phương pháp liên quan đến giải quyết vấn đề hình học, đồng thời thảo luận sâu sắc về các nhiệm vụ hiện tại và hướng nghiên cứu trong tương lai, đồng thời hướng đến mục tiêu cung cấp một tài liệu tham khảo toàn diện và thiết thực về giải quyết vấn đề hình học bằng học sâu. Chúng tôi cung cấp danh sách các bài báo liên quan được cập nhật liên tục thông qua kho lưu trữ GitHub ( https://github.com/majianz/dl4gps) .
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Nó trình bày toàn diện nhiều ứng dụng khác nhau của học sâu trong giải quyết vấn đề hình học để giúp hiểu các xu hướng nghiên cứu.
◦
Phân tích chi tiết về các phương pháp học sâu, số liệu đánh giá và phương pháp giúp chúng ta xác định điểm mạnh và điểm yếu của các nghiên cứu hiện có.
◦
Nó gợi ý các hướng nghiên cứu trong tương lai cho việc học sâu trong giải quyết vấn đề hình học, đặt nền tảng cho nghiên cứu và phát triển trong tương lai.
◦
Cập nhật liên tục qua kho lưu trữ GitHub để phản ánh các xu hướng nghiên cứu mới nhất.
•
Limitations:
◦
Bài báo này tập trung vào việc đánh giá toàn diện các nghiên cứu hiện có và không trình bày bất kỳ mô hình hoặc phương pháp học sâu mới nào.
◦
Các bài báo được đưa vào kho lưu trữ GitHub có thể thiếu chất lượng và thiếu đánh giá khách quan.
◦
Có khả năng là bài đánh giá nghiên cứu sẽ thiên về việc giải quyết một loại bài toán hình học cụ thể.
