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Seed-Prover: Razonamiento profundo y amplio para la demostración automatizada de teoremas
Created by
Haebom
Autor
Luoxin Chen, Jinming Gu, Liankai Huang, Wenhao Huang, Zhicheng Jiang, Allan Jie, Xiaoran Jin, Yang, Huaiyuan Ying, Hongyi Yuan, Zheng Yuan, Tianyang Zhan, Chi Zhang, Yue Zhang, Ge Zhang, Tianyun Zhao, Jianqiu Zhao, Yichi Zhou, Thomas Hanwen Zhu
Describir
Este artículo propone un nuevo modelo, denominado Seed-Prover, para mejorar las capacidades de razonamiento matemático de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Seed-Prover aprovecha Lean, un lenguaje de verificación formal, para mejorar iterativamente el proceso de prueba mediante aprendizaje por refuerzo. Diseñamos tres estrategias de inferencia para resolver problemas a nivel de IMO. Nuestro modelo prueba el 78,1 % de los problemas IMO anteriores, alcanza un rendimiento de vanguardia en el conjunto de datos MiniF2F y supera a PutnamBench en más del 50 %. Esto supera significativamente a los métodos existentes. Además, para abordar la falta de compatibilidad geométrica de Lean, desarrollamos un motor de inferencia geométrica denominado Seed-Geometry, que probó con éxito cinco de seis problemas en el desafío IMO 2025. Esto representa un avance significativo en el campo del razonamiento matemático automatizado que aprovecha la verificación formal y el pensamiento a largo plazo.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Se han logrado grandes avances en el campo de la demostración de teoremas matemáticos utilizando LLM.
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Hemos demostrado la eficacia del aprendizaje por refuerzo utilizando lenguajes formales como Lean.
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Seed-Prover y Seed-Geometry superan significativamente los sistemas de inferencia matemática automatizados existentes.
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La viabilidad del modelo se verificó mediante la participación real en la OMI 2025.
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Limitations:
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Tiene una alta dependencia de los lenguajes Lean. Se requiere investigación para explorar su extensibilidad a otros lenguajes formales.
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Se requieren extensiones de soporte de geometría, incluida Seed-Geometry.
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Es posible que no puedas resolver todos los problemas matemáticos, y tal vez seas bueno en ciertos tipos de problemas.
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Falta análisis de la complejidad computacional y del tiempo de procesamiento.
