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English(EN) IneqAgent: Agentic Inequality Proving in Lean with Symbolic Computation

IneqAgent框架将LLM推理与符号计算相结合，用于不等式证明

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了IneqAgent，一个将大型语言模型（LLM）推理与符号计算相结合的新颖框架，用于解决Lean4定理证明器中的复杂不等式证明任务。该代理系统采用蒙特卡洛树搜索来协调引理构建和目标重构，并利用专门的后端进行精确计算。在评估中，IneqAgent表现出很高的成功率，在四个基准测试中解决了94.09%的问题，并在成功率和推理成本方面优于其他方法。该框架还成功证明了新的数学结果，包括Dittert猜想和Holens--Djokovic不等式的加强。 AI

影响 这项研究可能推动自动定理证明的发展，并加速形式数学的发现。

排序理由 该集群报道了一篇详细介绍新颖数学证明框架的新研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Gaolei He, Jinhui Li, Ruobing Zuo, Xia Zeng, Zhengfeng Yang ·

    IneqAgent：在Lean中利用符号计算进行Agentic不等式证明

    arXiv:2610.20681v1 Announce Type: new Abstract: Formal inequality proving requires mathematical reasoning and exact computation, often connected through intermediate lemmas and goal reformulations. We introduce IneqAgent, an agentic framework combining LLM reasoning with symbolic…

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