
11 月 10 日 · 26 分钟
![[论文品读]用大语言模型求解不等式证明](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_520,h_520/format,webp)
[LG] Solving Inequality Proofs with Large Language Models
J Sheng, L Lyu, J Jin, T Xia...
[Stanford University & UC Berkeley]
本文通过构建一个包含奥林匹克级别不等式的新数据集IneqMath,并设计了一套包含最终答案和详细步骤审查的LLM即评判者评估框架,揭示了当前顶尖大语言模型在解决不等式问题时普遍存在的“答案可能正确但推理过程往往不严谨”的巨大鸿沟,并指出模型规模和计算量扩展对此改善有限,而定理指导和自我修正等策略展现了提升的潜力。
https://arxiv.org/abs/2506.07927

11 月 10 日 · 26 分钟

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AI可可AI生活 · 2025 年 6 月 16 日 · 9 分钟
[LG] Solving Inequality Proofs with Large Language Models
J Sheng, L Lyu, J Jin, T Xia...
[Stanford University & UC Berkeley]
本文通过构建一个包含奥林匹克级别不等式的新数据集IneqMath,并设计了一套包含最终答案和详细步骤审查的LLM即评判者评估框架,揭示了当前顶尖大语言模型在解决不等式问题时普遍存在的“答案可能正确但推理过程往往不严谨”的巨大鸿沟,并指出模型规模和计算量扩展对此改善有限,而定理指导和自我修正等策略展现了提升的潜力。
https://arxiv.org/abs/2506.07927

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