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CombiBench
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FormalEvolve 通过神经符号搜索增强自动形式化
研究人员开发了 FormalEvolve，一种用于自动形式化的新型神经符号进化搜索方法。该方法通过将非正式数学转化为正式陈述的问题重塑为有预算的测试时搜索问题来解决这一挑战。FormalEvolve 维护一个编译可行的存档，并通过 LLM 驱动的变异、交叉和 AST 重写生成多样化的正式陈述，显著提高了在 CombiBench 和 ProofNet 等基准测试上的性能。
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LLMs and Wilf-Zeilberger method combine for automated combinatorial proofs
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。