Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Xem trước StepFun-Prover: Hãy cùng suy nghĩ và xác minh từng bước

Created by
  • Haebom

Tác giả

Shijie Shang, Ruosi Wan, Yue Peng, Yutong Wu, Xiong-hui Chen, Jie Yan, Xiangyu Zhang

Phác thảo

StepFun-Prover Preview là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn được thiết kế để chứng minh định lý hình thức thông qua lập luận tích hợp công cụ. Sử dụng quy trình học tăng cường tích hợp các tương tác dựa trên công cụ, StepFun-Prover đạt hiệu suất mạnh mẽ trong việc tạo ra các bằng chứng Lean 4 với số lần lấy mẫu tối thiểu. Phương pháp này cho phép mô hình cải thiện các bằng chứng theo từng bước dựa trên phản hồi môi trường theo thời gian thực, mô phỏng các chiến lược giải quyết vấn đề giống con người. Trên bài kiểm tra chuẩn miniF2F, StepFun-Prover đạt tỷ lệ thành công pass@1 là 70,0%. Ngoài việc cải thiện hiệu suất chuẩn, chúng tôi giới thiệu một khuôn khổ đào tạo toàn diện để phát triển các mô hình lập luận tích hợp công cụ, gợi ý những hướng đi đầy hứa hẹn cho việc chứng minh định lý tự động và trợ lý AI toán học.

Takeaways, Limitations

•
_____T207897____-:
◦
Chúng tôi trình bày một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn đạt hiệu suất mạnh mẽ trong việc chứng minh định lý hình thức thông qua suy luận tích hợp công cụ.
◦
Có thể tạo ra bản thử nghiệm Lean 4 với lượng mẫu tối thiểu.
◦
Mô phỏng các chiến lược giải quyết vấn đề giống con người dựa trên phản hồi về môi trường theo thời gian thực.
◦
Cung cấp khuôn khổ đào tạo toàn diện để phát triển các mô hình suy luận tích hợp công cụ.
◦
Nó mở ra những khả năng mới trong lĩnh vực chứng minh định lý tự động và trợ lý AI toán học.
•
_____T207898____-:
◦
Chỉ có kết quả của phép thử miniF2F được trình bày nên khả năng khái quát hóa sang các phép thử khác bị hạn chế.
◦
Pass@1 Tỷ lệ thành công 70,0% là một con số cao, nhưng vẫn còn xa mới tạo ra được bằng chứng hoàn hảo.
◦
Cần nghiên cứu thêm để khám phá tính tổng quát và khả năng mở rộng của khuôn khổ đào tạo toàn diện được đề xuất.
👍
Made with Slashpage