ProofEvolve：神经符号进化自动定理证明
原文标题：ProofEvolve: Neuro-Symbolic Evolution for Formal Automated Theorem Proving
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ProofEvolve结合神经模型和符号Lean内核，通过进化机制扩展证明知识边界。它利用行为索引档案和模式库，保留部分证明成果，在多个Lean基准上取得最高平均求解率，展示了递归自改进的潜力。
- 问题
- 现有神经证明器无法保留递归自改进结构，且依赖稀疏的整证明反馈。
- 方法
- 神经模型提出分解、修复、模式重组等变异算子，Lean内核验证每次证明转换，并用行为索引档案与持久模式库跨问题复用已验证子证明。
- 结果
- 在多个Lean基准上取得最高平均求解率。
- 影响
- 把已验证的部分证明沉淀为可复用知识，为自动定理证明的递归自改进提供工程化路径。
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