증명 보조기의 실패 메시지는 인공지능(AI) 탐색을 어떻게 바꿀까?
DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
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DeepSeek-Prover-V1.5는 Lean 4 검증 피드백을 강화학습과 트리 탐색에 이용해 형식증명 성능을 평가했습니다.
DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
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
HOList는 HOL Light의 수학 말뭉치를 기계학습 환경과 벤치마크로 공개해 증명 모델을 같은 조건에서 훈련·재생·검증하도록 했습니다.
HOList: An Environment for Machine Learning of Higher-Order Theorem Proving
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