本文介绍了一种原型工具，旨在帮助教育工作者简化数学多项选择题的生成。研究发现，尽管语言模型能够生成形式良好的问题提示，但干扰项未能涵盖学生常见错误。人工智能与人类合作有潜力提高题目生成的效率。此外，研究探讨了大型语言模型在数学推理中的局限性，并提出了改进模型性能的对抗性训练方法。