FaithSieve：细粒度数学证明评估框架
原文标题：FaithSieve: Fine-Grained Evaluation of Math Proofs with Faithful Formal Evidence
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FaithSieve利用Lean辅助验证自然语言数学证明，通过分解证明步骤和语义对齐评分，实现精确的错误定位。在奥林匹克和大学级数据集上，其准确率显著优于直接判断基线，展示了形式化证据在评估中的价值。
- 问题
- LLM生成的多步数学证明难以可靠判定正确性并定位早期逻辑错误。
- 方法
- 用Lean辅助，将粗粒度证明步骤拆成局部推理单元、抽取类型化证明义务，并以语义对齐评分门控形式化验证。
- 结果
- 在350题奥林匹克数据集上，GPT-5.4骨干达到81.43%首错定位准确率，超过直接判断基线的72.29%。
- 影响
- 为数学证明评估提供可定位错误的形式化证据，适合需要验证LLM推理可靠性的场景。
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