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AlphaProof는 Lean 검증 환경, 대규모 자기학습과 문제별 시험시점 강화학습을 결합해 2024 IMO 비기하 5문제 중 3문제를 풀었지만 막대한 계산비용과 형식화 범위가 제한입니다.
Olympiad-level Formal Mathematical Reasoning with Reinforcement Learning
공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.
등대 경보판 7개를 바꾸는 가상 작업에서 답변, 도구 결과, 작업 뒤 상태를 분리해 완료의 근거를 판정합니다.
전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.
반환 누락이 정책 직전 46개에서 42개로 줄었다는 전후 차이 −4와, 기존 +2 추세를 연장한 48개 대비 직후 간격 −6을 구분합니다.
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