研究人员调查了验证器反馈在形式化定理证明中的有效性，特别是检查模型如何从失败的尝试中学习。他们在 Lean 定理证明问题上使用 Qwen3.6-27B 和 DeepSeek-Prover-V2-7B 模型进行了实验，发现虽然向模型展示其失败的证明会增加复制，但提供相应的编译器错误可以减轻这种损失。然而，在没有失败证明的情况下，正确诊断的好处较弱，并且在固定 token 预算内，没有经过测试的反馈条件比简单的重采样或顺序修复具有显著优势。 AI
影响 这项研究可能会为开发更强大的 AI 系统以应对形式化定理证明等复杂推理任务提供信息。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 AI 模型研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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