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DeepSeek-Prover-V2는 비형식 풀이를 하위 목표로 재귀 분해해 형식 추론의 학습 자료와 보상 구조를 만든다.
DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
작은 문제의 답을 다음 문제에 전달하는 least-to-most 연구는 분해의 개수보다 의존 순서와 분해 자체의 정확성이 중요함을 보여 줍니다.
Least-to-Most Prompting Enables Complex Reasoning in Large Language Models
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
Ineq-Comp v2를 바탕으로 익숙한 부등식의 변수 복제·대수 재작성·다단계 합성이 현재 Lean 증명 모델의 구성적 일반화를 크게 흔드는지 살펴봅니다.
Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities
Correll·Moritz·Heer는 값-억제 불확실성 팔레트를 제안하고 두 온라인 실험에서 읽기 성능과 위험 선택이 어떻게 달라지는지 평가했습니다.
Value-Suppressing Uncertainty Palettes
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