같은 수학문제를 여러 증명 언어로 옮기면 인공지능(AI) 비교가 더 공정해질까?
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
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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
직관주의 논리는 참을 구성 가능한 증명과 연결합니다. 배중률과 이중부정 제거가 왜 자동 규칙이 아닌지 살펴봅니다.
Intuitionistic Logic
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
대규모 언어모델의 자동 형식화는 일부 문제를 완전한 Isabelle 명세로 바꾸고 증명 학습을 개선했지만 번역 검증이 병목입니다.
Autoformalization with Large Language Models
퍼지 논리의 핵심은 중간값을 허용하는 데서 한 걸음 더 나아가, 그 값들을 어떤 규칙으로 결합하는지 밝히는 데 있습니다.
Fuzzy Logic
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