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ICLR
不要相信：验证 - 用自动形式化证明 LLM 定量推理的基础
通过自动生成验证的形式化 Isabelle 代码，我们的方法能够自动排除具有内在一致性问题或与形式化问题陈述不一致的解，并在多个数据集和模型大小上比以前最佳方法 — 普通多数投票 — 提高了 12% 以上的准确性。
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3 months ago
EvoGPT-f: 用于基准测试形式数学语言的进化 GPT 框架
这篇论文通过 EvoGPT-f 回答了关于五种形式数学语言（Lean 3、Lean 4、Coq、HOL 4、HOL Light）和四种标记化方法（字符、词级、字节对编码和 StarCoder 标记器）之间的差异化机器学习能力的定量分析，为进
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5 months ago
正式数学陈述课程学习
本文研究在形式数学中使用专家迭代进行语言建模，使用证明搜索交错学习的方法，以与仅使用证明搜索相比，达到显著优异的性能，成功地解决了高中奥林匹克竞赛等多个具有挑战性的问题，实现了基于 miniF2F 基准的最新技术水平。
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2 years ago
第十届定理证明组件教育软件国际研讨会论文集
ThEdu'21 workshop proceedings focused on promoting a more formal approach to mathematics in STEM education through softw
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2 years ago
探索神经机器翻译在 Mizar 数学自动形式化中的应用
本文旨在通过实验探讨利用神经网络自动将 LaTeX 格式的非正式数学语句翻译成 Mizar 语言中的正式数学陈述。研究通过监督和非监督方法训练了三个基于神经网络的机器翻译模型，并开发了自定义的类型详细说明机制来优化结果。
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5 years ago
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