증명을 게임처럼 배우면 인공지능(AI)는 무엇을 예측할까?
GamePad는 Coq 증명을 목표·맥락·전술·하위 목표의 상태 전이로 노출해 AI가 남은 거리와 다음 전술을 학습하도록 했습니다.
GamePad: A Learning Environment for Theorem Proving
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GamePad는 Coq 증명을 목표·맥락·전술·하위 목표의 상태 전이로 노출해 AI가 남은 거리와 다음 전술을 학습하도록 했습니다.
GamePad: A Learning Environment for Theorem Proving
린도조 연구에서 전제 검색, 다음 단계 제안, 형식 검증의 역할을 나눕니다. 증명의 빈칸이 어떻게 드러나는지 살펴봅니다.
LeanDojo: Theorem Proving with Retrieval-Augmented Language Models
SATBench의 2,100개 문제는 해 찾기와 불가능성 판정 사이의 비대칭을 드러냅니다.
SATBench: Benchmarking LLMs’ Logical Reasoning via Automated Puzzle Generation from SAT Formulas
LINC는 언어모델을 의미 파서로, 1차 논리 증명기를 판정기로 사용해 언어 이해와 형식 추론의 책임을 분리했습니다.
LINC: A Neurosymbolic Approach for Logical Reasoning by Combining Language Models with First-Order Logic Provers
Logic-LM은 언어모델의 형식화와 기호 솔버의 판정을 결합하고 오류 메시지로 번역을 고치는 절차를 평가했습니다.
Logic-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning
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