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　　最新的这篇论文介绍了 AlphaGeometry2（AG2），它是解决了这些限制的升级版本，并显著提高了性能。AG2 利用了更强大的基于 Gemini 的语言模型，该模型是在一个更大、更多样化的数据集上训练出来的。团队还引入了速度更快、更强大的符号引擎，并进行了优化，如减少规则集和增强对二重点的处理。此外，团队还扩展了领域语言，以涵盖更广泛的几何概念，包括轨迹定理（locus theorem）和线性方程（linear equation）。

　　系统设计细节。对于证明搜索，谷歌使用 TPUv4 为每个模型提供多个副本，并让同一模型内的不同搜索树根据自身的搜索策略来查询同一服务器。除了异步运行这些搜索树之外，谷歌还对 DDAR 工作器与 LM 工作器进行异步运算，其中 LM 工作器将它们探索的节点内容写入数据库，DDAR 工作器异步拾取这些节点并尝试它们。DDAR 工作器之间相互协调，以确保它们平等分配工作。单个 DDAR 工作器池在不同问题之间共享（如果一次解决多个问题），这样先前解决的问题就会为正在解决的其余问题释放自己的 DDAR 计算资源。