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RocqStar: Leveraging Similarity-driven Retrieval and Agentic Systems for Rocq generation

Created by
  • Haebom

作者

Andrei Kozyrev、Nikita Khramov、Gleb Solovev、Anton Podkopaev

概要

本論文は、生成された人工知能と相互作用的定理証明の結合研究を扱い、Rocq生成へのさまざまなアプローチを評価し、改善策を提示します。具体的には、Rocq証明の生成における適切な前提条件の選択の重要性を強調し、独自の注意ベースの組み込みモデルを活用した新しい検索アプローチを提案します。さらに、正式な検証に特化した多段階エージェントシステムを使用してRocq証明書を作成しようとし、マルチエージェントディスカッションと反省メカニズムを統合して証明成功率を向上させる結果を提示します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
Rocq証明生成における前提条件選択の重要性の実証と効率的な検索方式の提示
多段階エージェントシステムを活用したRocq証明書作成の効果を実証
マルチエージェントディスカッションと反射メカニズムによる証明成功率の向上
複雑なクリーンアップの場合、成功率を大幅に向上させる
Limitations:
具体的な性能向上数値(Eg、28%相対的増加)を提示
Ablation studyによる各コンポーネントの貢献度の分析
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