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研究：让大模型发现有趣数学定理
论文提出以「证明长度与命题长度之比」定义定理的内在趣味性，并证明其与下游实用性高度相关。作者训练了一个 27B 模型来预测给定前提下的证明难度，其准确度超过前沿通用模型。优化该指标后，模型生成的定理与 Mathlib 的重叠率从 91.9% 降至 30.6%，展示了构建自扩展、机器可验证数学库的路…
arXiv cs.LG38 天前
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论文提出以「证明长度与命题长度之比」定义定理的内在趣味性，并证明其与下游实用性高度相关。作者训练了一个 27B 模型来预测给定前提下的证明难度，其准确度超过前沿通用模型。优化该指标后，模型生成的定理与 Mathlib 的重叠率从 91.9% 降至 30.6%，展示了构建自扩展、机器可验证数学库的路…