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PutnamBench는 640개 대학 수학문제를 Lean 4·Isabelle과 일부 Coq로 1,692회 형식화해 언어별 자동증명기의 강점과 난도를 비교했습니다.
PutnamBench: Evaluating Neural Theorem-Provers on the Putnam Mathematical Competition
GSM8K와 학습된 검증기는 풀이 생성과 후보 선택을 분리해 다단계 산술 추론을 개선하는 방법과 그 한계를 보여 줍니다.
Training Verifiers to Solve Math Word Problems
2026년 MA-ProofBench는 해석학 200문제를 학부·박사자격 수준으로 나눠 평가했고, 최고 일반 모델도 Pass@8 16%와 5%에 머물러 분야·난도별 검증의 필요성을 보였습니다.
MA-ProofBench: A Two-Tiered Evaluation of LLMs for Theorem Proving in Mathematical Analysis
ReAct는 추론과 외부 행동을 엮는 방식을 제안했습니다. 계획 문장, 실행 요청, 실제 관찰을 나누면 긴 작업에서 어디까지 확인되었는지 읽을 수 있습니다.
ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
111–115 / 196편
