본 논문은 오류 감지 능력에 기반한 비관적 검증 기법을 제안하여, 개방형 수학 문제 검증 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 동일한 증명에 대해 여러 병렬 검증을 수행하고, 그 중 하나라도 오류를 보고하면 증명을 부정확하다고 판단하는 간단한 워크플로우를 사용한다. 이 기법은 상당한 계산 자원 없이 다양한 수학 검증 벤치마크에서 성능을 크게 향상시켰으며, 토큰 효율성 또한 우수하다. 또한, 강한 모델에서 발생하는 많은 거짓 음성 오류가 원본 데이터셋의 주석 오류로 인해 발생한다는 사실을 밝혀냈다.
