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LLMs and Wilf-Zeilberger method combine for automated combinatorial proofs

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了 WZ-LLM，一个结合了 Wilf-Zeilberger (WZ) 方法和大型语言模型 (LLMs) 的新型神经符号框架，用于自动证明组合恒等式。该方法将 WZ 证明计划翻译成 Lean 4 中的可执行草图，并利用基于 LLM 的证明器来处理子目标。实验表明，WZ-LLM 在 LCI-Test 数据集上的成功率为 34%，超过了 DeepSeek-V3 和 Goedel-Prover-V2 等现有方法。 AI

影响 这项研究通过改进自动定理证明能力，有望加速数学和计算机科学中的形式化验证。

排序理由 这是一篇详细介绍自动化形式证明新方法的学术论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Beibei Xiong, Hangyu Lv, Junqi Liu, Yisen Wang, Shaoshi Chen, Jianlin Wang, Zhengfeng Yang, Lihong Zhi ·

    通过 Wilf-Zeilberger 指导和 LLMs 自动形式化组合恒等式证明

    arXiv:2605.04472v1 Announce Type: new Abstract: Automating formal proofs of combinatorial identities is challenging for LLM-based provers, as long-horizon proof planning is required and unconstrained search quickly explodes. Symbolic methods such as the Wilf-Zeilberger (WZ) metho…

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