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English(EN) Can LLMs Reliably Grade Olympiad Proofs? A Study of Mathematical Verification with LLMs

大型语言模型在数学证明评判方面展现出潜力，新框架超越现有最佳水平

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员探索了大型语言模型（LLMs）评判数学证明的能力，这项任务目前依赖于人类专家。一项新研究介绍了一个包含美国数学奥林匹克竞赛（USAMO）2025年候选解题方案及专家评分的数据集，并评估了各种大型语言模型在证明验证方面的表现。提出的基于多臂老虎机（Multi-Armed Bandit）方法的MABGrader框架，相比现有方法有了显著改进，在Quadratic Weighted Kappa指标上超越了现有最佳水平的ProofGrader 26.4%。 AI

影响 这项研究可能带来更具可扩展性和客观性的复杂数学推理评分方法，从而影响人工智能在教育和竞赛编程中的作用。

排序理由 该集群包含一篇学术论文，详细介绍了一种新的基于大型语言模型的数学证明验证方法和数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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大型语言模型在数学证明评判方面展现出潜力，新框架超越现有最佳水平

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Azim Ospanov, Zijin Feng, Ding Ding, Chengwu Liu, Haoli Bai, Jiacheng Sun, Lifeng Shang, Farzan Farnia ·

    大型语言模型能否可靠地评判奥林匹克竞赛证明？一项关于大型语言模型数学验证的研究

    arXiv:2610.36767v1 Announce Type: new Abstract: Large Language Models (LLMs) have made remarkable progress on solving competition-level mathematics, yet their ability to verify natural-language mathematical proofs remains relatively underexplored. This gap is especially pronounce…

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