形式化定理证明新突破：SubgoalXL框架让大模型在Isabelle中性能暴涨

AIGC动态欢迎阅读

原标题：形式化定理证明新突破：SubgoalXL框架让大模型在Isabelle中性能暴涨
关键字：目标,模型,定理,框架,数据
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com本文第一作者为香港大学博士研究生赵学亮，主要研究方向为形式化数学定理证明，检索增强生成以及多模态推理。该工作由香港大学与 AI 芯片公司 SambaNova Systems 共同完成。
背景介绍：形式化定理证明的新挑战
大语言模型（LLMs）在形式化定理证明中正面临两个核心挑战：
1. 形式化证明数据的稀缺性：当前数据集有限，难以支持模型在专门的数学和定理证明任务中的高效学习。
2. 多步骤推理的复杂性：形式化定理证明要求模型在多个步骤中保持逻辑严谨性，以生成正确的数学证明。
在这种背景下，研究团队提出了一个全新的框架：SubgoalXL，结合了子目标（subgoal）证明策略与专家学习（expert learning）方法，在 Isabelle 中实现了形式

原文链接：形式化定理证明新突破：SubgoalXL框架让大模型在Isabelle中性能暴涨

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：