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基于机器学习的精简前提选择
我们设计了一个基于机器学习的工具，用于 Lean 证明助手，可以为用户正在证明的定理提供建议，它是通过在线训练自定义版本的随机森林模型，并利用 Lean 4 的元编程特性直接实现，可以通过 suggest_premises 策略在编辑器中与
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a year ago
MM
本地紧凑程序的验证
本文介绍了 ANTHEM 的应用，它是一种证明助手，可以用于验证答案集接口程序 GRINGO 的紧密性，并且与一阶公式的规范相关。它定义了局部紧密计划的概念，并证明了 ANTHEM 使用的验证过程可以在这更普遍的环境中应用。与紧密性不同，本
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2 years ago
用于自动定理证明的生成语言建模
本文探讨了基于 Transformer 的语言模型在自动定理证明中的应用，提出了基于语言模型的生成能够解决自动定理证明器与人类相比的主要限制之一 —— 原始数学术语的生成问题。我们提出了一个自动证明器和证明辅助工具 GPT-f，使用 Met
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4 years ago
HOL4 的前提选择和外部证明器
本文提出 HOL4 证明助手的机器学习辅助自动推理和前提选择方法，从定理陈述中提取特征选取前提，通过 HOLyHammer 将其转换为不同格式，再经由 ATPs 处理。实验显示该系统在 HOL4 标准库上具有较高的性能。
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9 years ago
Hipster: 在证明助手中集成理论探索
本文描述了 Hipster，这是一个将理论探索与证明助手 Isabelle/HOL 集成的系统。Hipster 可以用于探索模式和证明模式，前者自动生成有关给定数据类型和函数的基本引理，后者发现缺失的引理，以帮助当前目标得到证明，从而提高了
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10 years ago
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