큰 정리를 작은 목표로 나누면 인공지능(AI) 증명은 더 강해질까?
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
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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
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
Orona와 Trautwein의 두 무작위 연구는 7주 사고성향 교육이 인지반성 수행을 높였지만 자기보고 성향 변화가 그 효과를 매개한다는 증거는 약했다고 보고했다.
Thinking disposition education improves cognitive reflection: Experimental results from an intervention study
세 실험 533명과 10만 건 넘는 단답 응답에서 초기 정답 반복의 이득은 재학습이 늘수록 줄었고, 넓은 간격의 재학습은 비교적 적은 추가 비용으로 장기 기억을 높였습니다.
Optimizing Schedules of Retrieval Practice for Durable and Efficient Learning: How Much Is Enough?
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