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.
Seed-Prover: Lý luận sâu rộng cho việc chứng minh định lý tự động
Created by
Haebom
Tác giả
Luoxin Chen, Jinming Gu, Liankai Huang, Wenhao Huang, Zhi Cheng 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 Chu, Thomas Hanwen Zhu
Phác thảo
Bài báo này đề xuất một mô hình mới, Seed-Prover, để tăng cường khả năng suy luận toán học của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Seed-Prover tận dụng Lean, một ngôn ngữ xác minh chính thức, để cải thiện quy trình chứng minh theo từng bước thông qua học tăng cường. Để giải quyết các vấn đề cấp độ IMO, chúng tôi đã thiết kế ba chiến lược suy luận và đạt được chứng minh cho 78,1% các vấn đề IMO trước đây, đạt được hiệu suất tiên tiến trên tập dữ liệu MiniF2F. Hơn nữa, chúng tôi đã phát triển công cụ Seed-Geometry, vượt trội hơn các công cụ hình học chính thức hiện có, để tăng cường khả năng giải quyết vấn đề hình học của nó. Sử dụng Seed-Prover và Seed-Geometry, chúng tôi đã chứng minh thành công năm trong số sáu vấn đề tại IMO 2025. Điều này thể hiện một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực suy luận toán học tự động, chứng minh hiệu quả của xác minh chính thức và suy luận chuỗi dài hạn.
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
Cải thiện hiệu suất đáng kể trong việc chứng minh định lý toán học bằng LLM.
◦
Chứng minh hiệu quả của việc học tăng cường bằng cách sử dụng ngôn ngữ chính thức như Lean.
◦
Cải thiện kỹ năng giải quyết vấn đề hình học của bạn với Seed-Geometry.
◦
Xác nhận tính thực tiễn của mô hình thông qua sự tham gia thực tế của IMO.
•
Limitations:
◦
Phụ thuộc vào ngôn ngữ Lean (các loại vấn đề không được Lean hỗ trợ không thể giải quyết được).
◦
Bất chấp những cải tiến về hiệu suất của Seed-Geometry, tính hoàn thiện của nó trong việc giải quyết các bài toán hình học vẫn có thể còn hạn chế.
◦
Một vấn đề trong IMO 2025 vẫn chưa được chứng minh. Nó không phải là giải pháp hoàn hảo cho mọi bài toán.
