인공지능(AI)가 보조선을 잘 찾으면 기하 증명도 끝난 걸까?
AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.
Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations
개별 글보다 주제 전체를 따라 읽고 싶다면 대표 글과 연관 자료를 함께 보세요.
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

관심 주제로 찾아보기
AlphaGeometry는 신경 언어모형의 보조 구성 제안과 기호 추론기의 검증을 결합했습니다. 30문제 성과와 적용 범위를 분리해 읽습니다.
Solving Olympiad Geometry without Human Demonstrations
4,290개 퍼즐의 Mystery-Zebra는 논리 구조, 난이도와 표면 표현의 영향을 분리해 평가합니다.
Lexical Recall or Logical Reasoning: Probing the Limits of Reasoning Abilities in Large Language Models
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
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
166–170 / 193편