人工智能在数学领域的应用一直以解题为主，自主出题则长期困扰着国际科研界。传统方法需要大量合成数据和强大算力，不仅成本高，还难以生成符合人类数学审美的高质量题目。为解决这个难题，我国科研团队研发出"通矩模型"，首次实现了从"解题"到"出题"的突破。
从"会做题"到"会出题"，看似是功能的扩展，实则是机器推理从模仿迈向创造的重要一步；要实现复杂推理的高效、可控和可验证，既需要扎实的基础研究，也离不开实际应用的打磨。未来，只有坚持技术创新与规范治理并重，才能让自动化推理更好地服务于科学和教育，为科技自立自强提供有力支撑。