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비슷한 기호를 묶는 추론은 증명일까?

Neural Theorem Prover는 정확한 기호 일치 대신 임베딩 유사도로 부드럽게 통일해 규칙과 경로를 학습합니다.

End-to-End Differentiable Proving

쉬운 부등식을 합성한 문제에서 증명 인공지능(AI)가 갑자기 약해질까?

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

자기 자신을 입력으로 받는 규칙은 왜 위험할까?

Coquand의 SEP 항목은 단순 유형이론과 의존 유형이론이 자기적용의 역설을 막고 논리·수학·계산을 조직하는 방식을 설명합니다.

Type Theory

증명을 한 번에 쓰고 오류 메시지로 고치면 될까?

Baldur는 전체 Isabelle/HOL 증명을 생성한 뒤 오류 메시지로 수리합니다.

Baldur: Whole-Proof Generation and Repair with Large Language Models

입력 분포가 바뀌면 AI 오류도 같은 방식으로 늘어날까?

전체 정확도 82%가 66%로 같게 떨어져도 입력 구성 80·20→40·60의 변화와 조건별 정확도 90%→70%의 관계 변화는 다른 진단임을 비교합니다.