AI for Mathematics 历史档案

AI4Math 这些年发生了什么?

按时间发现重要里程碑,理解 AI 与人类各自做了什么,并在 1–2 次点击内进入主要证据。

事件
148
时间跨度
1955–2026
重要性结构
H1 17H2 128H3 3

Chronicle 时间线

148 个事件
高级探索 →
事件类型
全部
重要性
全部
搜索始终保持时间顺序;这里仅按事件类型或重要性轻量收窄。年份、验证状态与跨字段组合查询请使用“探索”。
  1. OpenAI 发布 722 篇 AI 生成数学手稿,覆盖 372 个成果族

    H1 · 历史里程碑核验中

    公开仓库包含总览、手稿索引、PDF 与源码、Lean 库与形式化目录、十个精选 reasoning summaries,以及保存公开版本历史的承诺。OpenAI 明确提醒部分未形式化结果可能存在问题, 并表示后续修订将保留历史版本。

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    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  2. Claude 被归因于发现真正次二次 3SUM 与真正次三次 APSP 算法

    H1 · 历史里程碑核验中

    论文的方法部分说明,Anthropic 员工最初让内部研究模型研究一个基于 average-case Zero-k-Clique 的密码学问题。

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    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  3. Bizeul、Klartag 与 Lehec 发布由 ChatGPT 深度参与的 KLS 猜想证明

    H1 · 历史里程碑论文已发布

    作者在致谢中明确表示,论文中的大多数证明与数学思想由 ChatGPT 找到;其中 suspension idea 被特别指出为人类作者提出的重要贡献。作者把自己的主要作用描述为理解模型给出的 证明、检查和组织数学内容并改善阐释。

    chatgpt
    数学发现 · 证明证据: E2 · 研究记录
  4. Meta 发布六篇 Muse Spark 与数学家合作论文,其中五篇回答开放研究问题

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Meta 表示,人类数学家负责选题并引导研究,另有一组数学家对工作进行审查;每篇论文标记 哪些段落主要由研究者或 AI 起草,并明确引用已有及同期工作。

    meta · muse-spark-1-1 · muse-spark-1-2
    数学发现 · 证明证据: E2 · 研究记录
  5. AGMAI 发布 AI 生成数学成果的负责任发布规范

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    AGMAI 表示该建议吸收了数学共同体超过 600 份反馈。文件区分两类情形:由负责的数学家 完整理解的普通论文,以及尚无人类完整理解的 AI 输出。

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    领域建构证据: E2 · 研究记录
  6. FrenzyMath 发布经 Comparator 检查的 AI 辅助庞加莱猜想 Lean 形式化

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    FrenzyMath 报告该项目约包含 320 万行 Lean,LLM 与计算服务器总成本低于 3 万美元。

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    形式化 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  7. 独立的数学与人工智能顾问组在 IAS 成立

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    该组织说明,其形成始于 OpenAI 接触部分后来的成员,希望建立外部顾问委员会; 在与 OpenAI 沟通后,这些数学家决定改为成立一个独立组织并邀请其他成员加入。

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    领域建构证据: E2 · 研究记录
  8. Lean Pool 发布面向大规模形式化数学的 AI 维护档案库

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该档案库有意采用不同于 Mathlib 的定位:它接收可能不适合 Mathlib 高度整合式库结构 的独立完整形式化项目,同时施加自动化维护与质量检查。公开仓库说明,目前项目导入 仍由人类选择,而 AI 系统实质参与审查、维护与优化。

    lean-pool · lean · gpt-6-astra · comparator
    基础设施 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  9. FormalFlow 完成支撑 MIP* = RE 核心定理的 12.6 万行 Lean 形式化

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    FormalFlow 以共享 blueprint 为核心,将长程形式化组织为嵌套的规划、证明与审查循环。 AI Agent 负责实现和审查证明任务,人类则监督整体项目、对照形式化开发与原始数学文本, 并处理语义偏差。

    formalflow · lean
    形式化 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  10. Captain Sude 将 Liouville–Goldbach 问题的无条件证明归因于 GPT-6 Astra

    H2 · 领域里程碑部分核验

    公开项目提供一篇未署名数学论文、基于 mathlib Liouville 函数的完整 Lean 4 形式化、固定工具链元数据、构建与公理审计以及证明路线检查。另一个独立审计仓库 在 Linux 上重新构建冻结的 v1.0.

    gpt-6-astra · lean
    数学发现 · 证明证据: E4 · 独立检查
  11. 25 位菲尔兹奖得主发布《A Severe Misalignment of AI in Mathematics》声明

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    该声明形成于一周内围绕 AI 数学能力快速提升和高关注度数学问题求解展开的密集讨论。其核心框架是:企业以 benchmark 和竞赛式突破为导向的激励,可能与数学共同体重视理解、交流、归属、人才培养和长期知识积累的价值发生错位。

    领域建构证据: E2 · 研究记录
  12. Buckmaster 与 Alpöge 发布 AI 辅助的 Euler、Boussinesq 与 IPM 光滑外力爆破结果

    H1 · 历史里程碑部分核验

    两位研究者明确将底层强迫爆破研究路线归功于 Diego Córdoba 与 Luis Martínez-Zoroa,并描述其使用 LLM 将该路线从较粗糙的外力条件推进到光滑外力及相关流体方程。

    claude · codex · lean · mathlib
    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  13. OpenAI 发布 AI 生成的 Navier–Stokes 千禧年问题解答主张及 Lean 形式化

    H1 · 历史里程碑存在争议

    OpenAI 表示成功搜索约使用 10,000 个并发 Agent 工作约 88 小时,随后继续进行 Lean 形式化与验证。

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    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  14. StochBench 将研究生随机过程引入 Lean 定理证明评测

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准覆盖马尔可夫链、更新过程、随机游走、鞅、停时、排队论、布朗运动、随机微积分、弱收敛、泊松过程与连续时间马尔可夫过程。

    case-western-reserve-university · stochbench · lean
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  15. Anthropic 发布由 Claude 生成的费马大定理完整 Lean 形式化

    H1 · 历史里程碑已有独立佐证

    Claude Agent 使用 Anthropic 的 Prove2Me 工作流构建形式化子问题依赖图,并将其扩展为数百万行 Lean 代码。

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    形式化 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  16. GPT-6 Astra 被归因于将有界素数间隔纪录推进至 186

    H1 · 历史里程碑核验中

    公开的 PrimeGaps186 仓库包含 DHL[40,2] 与 186 素数间隔结论的 Lean 4 开发, 并附带 Python/FLINT 数值 certificate。

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    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  17. Palomar 开放面向 Lean 验证数学的公共注册库

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    Palomar 的设立背景是 machine-assisted / machine-generated mathematics 数量快速增加, 而成果分散在代码仓库和公告中,外部读者难以核查。

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    基础设施 · 领域建构证据: E3 · 可检查工件
  18. OpenAI 发布十项 AI 生成的数学与理论计算机科学进展

    H1 · 历史里程碑存在争议

    OpenAI 表示内部 Astra 模型生成数学论证,人类与模型共同整理稿件,随后模型把每项论证形式化为 Lean certificate。

    openai · openai-astra-internal · lean
    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  19. AIMO Proof Pilot 以专家评分的奥赛式完整证明评测完全开放模型

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    该试点仅允许使用中间检查点、训练协议和训练数据均公开的模型。6 支团队在 6 道证明题上产出有效提交;AIMO 使用同一专家评分流程,将这些结果与开放权重及商业前沿模型比较,并公开提交内容与详细评分数据。

    aimo-prize · xtx-markets · aimo-proof-pilot
    竞赛 · 基准证据: E3 · 可检查工件
  20. Leiden Declaration 为数学研究中的 AI 使用提出共同体原则

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    该声明源于 2025 年 9 月 Lorentz Center 举办的一次会议,约 60 名参与者来自 10 个国家,背景覆盖数学、计算机科学、哲学、历史、社会科学、产业与政府。随后较小的工作组在数月内结合广泛共同体反馈形成文本。

    international-mathematical-union · lorentz-center
    领域建构证据: E2 · 研究记录
  21. AlphaProof Nexus 将基于 Lean 的 Agent 扩展到数百个开放研究问题

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    AlphaProof Nexus 让前沿 LLM 子 Agent 围绕 Lean 编译器工作,并通过专用工具与进化搜索逐级增强证明搜索。

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    系统 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  22. OpenAI 报告 AI 自主反驳 Erdős 单位距离增长猜想

    H1 · 历史里程碑已有独立佐证

    模型使用代数数论工具发现构造;OpenAI 同时发布证明与由外部数学家撰写的 companion paper,后者检查并解释了论证。

    openai · openai-internal-reasoning-model
    数学发现 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  23. SorryDB 将真实 Lean 项目的动态证明缺口转化为持续更新的基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    SorryDB 抓取符合条件的公开 Lean 仓库,为尚未完成的 `sorry` 命题记录可复现的仓库与工具链坐标,并要求证明系统在原始项目上下文中填补证明缺口。验证器会重建相应项目并检查候选证明,夜间更新的数据库则持续提供新任务。

    sorrydb · sorrydb · lean
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  24. M2F 将自动形式化从孤立定理扩展到机器检查的 Lean 项目

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    M2F 首先把长篇数学文档翻译为按依赖排序的 Lean 声明骨架,并修复项目层面的结构不一致;随后固定命题签名,利用验证器反馈迭代填补证明缺口。配套 ReasBook 仓库公开了由教材和研究论文生成的形式化项目。

    peking-university · m2f · reasbook · lean
    形式化 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  25. Aletheia 将 Deep Think 从奥赛解题推进到研究级数学

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Aletheia 将高级 Gemini Deep Think 模型与迭代验证、修订及密集工具使用结合,面向需要文献导航和长证明链的研究环境。作者还明确区分不同自主性与新颖性层级,而非把所有 AI 辅助结果视为同一种贡献。

    google-deepmind · aletheia · gemini-deep-think
    系统 · 数学发现证据: E2 · 研究记录
  26. Numina-Lean-Agent 将通用 Coding Agent 转化为开放的 Lean 数学推理系统

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统以通用 Coding Agent 循环作为 Lean 工作的控制器,并通过面向 MCP 的接口接入定理检索、非形式证明、验证和辅助推理工具。公开仓库提供安装说明、可运行的 Agent 工具以及 Putnam 形式证明产物。

    project-numina · numina-lean-agent · claude-code · numina-lean-mcp · lean
    系统 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  27. GPT-5.2 Pro 推导开放学习曲线单调性问题的证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该论文研究最大似然估计在数据增加时其期望预测误差是否单调改善,证明若干 Gaussian 与 Gamma 情形下的 forward-KL 单调性,并给出适用于广泛指数族的 reverse-KL 论证。OpenAI 将其作为 GPT-5.

    openai · gpt-5-2-pro
    数学发现 · 证明证据: E2 · 研究记录
  28. Gemini Deep Think 以自然语言达到经官方评分的 IMO 2025 金牌标准

    H1 · 历史里程碑已有独立佐证

    与 2024 年的 AlphaProof 和 AlphaGeometry 2 不同,2025 年系统直接读取官方题目并生成自然语言证明,无需人工翻译成 Lean 或其他专用形式语言,并在 4.5 小时竞赛时限内完成。

    google-deepmind · international-mathematical-olympiad · gemini-deep-think
    竞赛 · 证明证据: E2 · 研究记录
  29. LeanConjecturer 在 Lean 中扩展 LLM 数学猜想生成

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该管线从 Lean 文件提取定义与定理上下文,让 LLM 提出新的形式命题,再通过 Lean 检查生成结果,并把更困难的候选分离出来供后续训练。论文还报告若干非平凡拓扑学示例,用以说明系统可以产生具有数学用途的命题,而不仅是表面扰动。

    auto-res · leanconjecturer · lean · mathlib
    系统 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  30. Mathesis 将自然语言数学连接到端到端 Lean 定理证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Mathesis 将非形式题目翻译为 Lean 4 命题,对候选形式化结果的语法与语义质量进行评分,并利用下游证明器反馈偏好能够支撑机器检查证明的命题。Gaokao-Formal 则提供数百道源自中国高考的高难度证明题,用于评测完整管线。

    huawei · mathesis · mathesis-autoformalizer · leanscorer · lean
    形式化 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  31. MathArena 将最新数学竞赛转化为低污染的实时评测基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    MathArena 在竞赛题目发布后尽快评测模型,并记录模型发布时间与竞赛时间的先后关系。其公开管线既支持最终答案解析,也支持 USAMO、IMO 等证明型竞赛,由专家对模型生成证明进行评分。

    eth-zurich · insait · matharena
    基准 · 基础设施证据: E3 · 可检查工件
  32. AlphaEvolve 将 LLM 引导的进化搜索推广到通用算法发现

    H1 · 历史里程碑论文已发布

    该 Agent 维护候选程序种群,使用语言模型提出修改,并通过可执行评估器反复评分。技术报告及结果仓库记录了进化程序在若干数学问题上改进已知构造的案例。

    google-deepmind · alphaevolve · gemini
    数学发现 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  33. DeepSeek-Prover-V2 将非形式子目标分解与 Lean 强化学习结合

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    DeepSeek-V3 先把问题分解为子目标,成功的子目标证明被整理为强化学习的冷启动推理轨迹。

    deepseek · deepseek-prover-v2 · lean
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  34. Ramanujan Library 报告自动发现数学常数之间的新关系

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该项目把数学常数表示为顶点、公式表示为超边,再搜索能够扩充该关系图的整数关系。配套的 LIReC 软件提供公开数据库与数值关系识别工具,可用于检查和继续扩展这一常数关系库。

    ramanujan-machine · technion · ramanujan-library · lirec
    数学发现 · 基础设施证据: E3 · 可检查工件
  35. InternLM2.5-StepProver 在大规模 Lean 问题集上扩展专家迭代

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    系统在大规模 Lean 数据上执行专家迭代,并使用 critic 选择相对容易的问题、引导更深证明搜索。

    shanghai-ai-laboratory · internlm2.5-stepprover · lean
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  36. LeanAgent 将终身学习引入持续演化 Lean 仓库的定理证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    LeanAgent 持续接收新的 Lean 仓库,通过 LeanDojo 抽取定理与前提数据,更新动态数据库,渐进训练前提检索器,并搜索带有 `sorry` 的定理证明;成功证明还可回流知识库供后续学习。

    caltech · leanagent · lean · leandojo
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  37. GSM-Symbolic 揭示高数学推理基准分数背后的鲁棒性缺陷

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准从符号模板生成可控的小学数学题族,在保持底层推理结构的同时改变数值、条件数量与干扰项,从而检验模型成功是否具有稳定性,而非只适用于固定基准实例。

    apple · gsm-symbolic · gsm8k
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  38. DeepSeek-Prover-V1.5 结合证明助手反馈、强化学习与树搜索

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该模型针对 Lean 4 形式数学进行专门训练,使用 Lean 反馈进行强化学习,并配合带内在奖励的蒙特卡洛树搜索变体探索多样证明路径。DeepSeek 公开了模型权重和复现实验的代码。

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    系统 · 证明证据: E3 · 可检查工件
  39. AlphaProof 与 AlphaGeometry 2 在 IMO 2024 题目上达到银牌标准

    H1 · 历史里程碑论文已发布

    AlphaProof 在 Lean 中使用强化学习进行形式证明搜索,AlphaGeometry 2 则以更快的神经符号系统处理几何题。2024 年的流程需要专家将题目翻译为形式化表示,并使用最长数日的计算时间。

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    竞赛 · 证明证据: E2 · 研究记录
  40. PutnamBench 将形式定理证明评测提升到 Putnam 级本科数学

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    初始神经与符号证明器只能解决极少数题目,使该集合成为高难度形式推理目标。

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    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  41. OlympiadBench 将奥赛级评测扩展到双语多模态科学问题

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准面向前沿文本与多模态模型保持较高难度,并提供细致的评测方法。

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    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  42. AlphaGeometry 在奥林匹克几何基准上达到接近金牌选手的表现

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    AlphaGeometry 将基于合成定理与证明数据训练的神经语言模型同符号推理引擎结合;语言模型提出辅助构造,符号引擎检查推导。

    google-deepmind · new-york-university · alphageometry
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  43. COPRA 将通用大模型转化为有状态的形式证明搜索 Agent

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Agent 在每一步提出战术、在证明助手中执行,将错误或新的目标写回下一轮提示,并维护搜索历史以支持回溯。该架构展示了无需针对任务专门微调,也能把前沿通用模型封装为证明导向 Agent。

    university-of-texas-at-austin · copra · gpt-4 · lean · coq
    系统 · 形式化证据: E3 · 可检查工件
  44. MathVista 建立视觉场景中的数学推理评测基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准把视觉感知与组合式数学推理结合起来。初始研究显示前沿多模态模型与人类表现之间仍有明显差距,公开项目同时提供数据访问、评测代码与模型结果工具。

    mathvista
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  45. LEGO-Prover 在证明过程中持续扩展可复用的机器检查引理库

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统通过共享技能库连接 prover 与 evolver:prover 利用检索到的和新生成的引理构造模块化证明,evolver 则对已验证技能进行变换,以提高其通用性、可复用性与复杂度。

    lego-prover · isabelle · pisa
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  46. AMS 建立面向数学共同体的 AI 咨询组

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    AMS 的这套响应形成于生成式 AI 广泛进入学术活动的第一年。Notices 文章记录,AMS 已在 2023 年 6 月修订 Ethical Guidelines and Journal Policies,采纳 COPE 关于 AI…

    american-mathematical-society
    领域建构证据: E2 · 研究记录
  47. LeanDojo 建立可复现的 Lean 大模型定理证明环境

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该项目从 Lean 仓库抽取证明状态、战术与前提信息,并提供可编程证明环境。ReProver 在生成战术前检索相关前提,直接处理大规模数学库中的前提选择问题。

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    基础设施 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  48. AlphaDev 使用深度强化学习发现更快的排序算法

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统使用类似 AlphaZero 的学习与搜索流程,直接在汇编指令空间中寻找算法。DeepMind 报告短序列最高约 70% 的加速、超长序列约 1.7% 的加速,并公开伪代码、发现的汇编程序及正确性测试。

    google-deepmind · alphadev
    数学发现 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  49. 过程监督与 PRM800K 建立数学推理的步骤级验证路线

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该项目不只对最终答案给出奖励,而是收集中间推理步骤的人工判断,并据此训练过程奖励模型。PRM800K 公开了研究使用的标注、标注说明以及带评分的模型样本。

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    系统 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  50. Baldur 使用语言模型生成并修复完整形式证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    与逐步预测证明动作并搜索后续路径不同,Baldur 微调语言模型一次生成完整证明;随后由独立的修复模型读取失败证明及证明助手的错误反馈,再提出修正后的证明。

    baldur · isabelle-hol
    证明 · 系统证据: E2 · 研究记录
  51. AlphaTensor 发现改进的矩阵乘法算法

    H1 · 历史里程碑论文已发布

    DeepMind 将矩阵乘法表示为张量分解游戏,并训练类似 AlphaZero 的强化学习智能体搜索巨大的分解空间。公开产物包括所发现的分解、基准代码以及算法性质检查工具。

    deepmind · alphatensor
    数学发现 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  52. Minerva 展示大语言模型在定量推理上的规模化提升

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Google Research 在科学论文与数学网页内容上继续预训练大型语言模型,并在数学、物理等定量领域评测逐步推理式解答。该系统直接使用自然语言,而非证明助手。

    google-research · minerva
    系统 · 基准证据: E2 · 研究记录
  53. 大语言模型在数学自动形式化上展示实用进展

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    研究者通过 few-shot prompting 让大语言模型把非形式化数学陈述翻译为 Isabelle/HOL,并将生成的形式化结果进一步作为神经定理证明器的训练数据,把自然语言翻译与形式证明搜索连接到同一流程中。

    google-research · university-of-cambridge · isabelle-hol
    形式化 · 系统证据: E2 · 研究记录
  54. NaturalProver 以数学参考资料约束语言模型证明生成

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    NaturalProver 在证明生成时让语言模型条件化于定义、定理等数学背景资料,这些资料可以自动检索或由人类提供。

    university-of-washington · allen-institute-for-ai · naturalprover · naturalproofs
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  55. 增量学习与 hindsight replay 减少一阶定理证明中的手工搜索启发式

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    系统把 clause 编码为图并交由基于 Transformer 的模型评分。训练以增量方式推进,同时使用 hindsight replay 将失败搜索中的中间状态转化为额外学习目标,而不是丢弃这些轨迹。

    deepmind · her-theorem-prover
    证明 · 系统证据: E2 · 研究记录
  56. DeepMind 与数学家利用机器学习引导纯数学新发现

    H1 · 历史里程碑论文已发布

    该项目利用监督式机器学习在大型数学数据集中寻找预测关系,再利用 attribution 方法揭示哪些变量驱动模型预测。数学家随后解释这些信号,将其重新表述为数学命题、寻找反例并给出传统数学论证。

    deepmind · university-of-oxford · university-of-sydney · ml-guided-mathematical-discovery
    数学发现 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  57. GSM8K 与学习式验证器建立语言模型数学推理的长期基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该工作把人工编写的数学推理数据集与生成器—验证器流程结合:语言模型生成多个候选解,另一个单独训练的验证器对候选进行评分并选择最有希望的答案。

    openai · gsm8k · learned-verifier
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  58. miniF2F 建立跨形式系统的奥赛数学基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准把 AIME、AMC、IMO 及教学来源中的问题翻译为形式语言。其贡献不是新的数学定理,而是为学习式定理证明器提供可复现、可训练和可比较的共同目标。

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    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  59. MATH-AI 开启数学推理与 AI 的持续性 workshop 系列

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    MATH-AI 最初以跨学科 workshop 形式讨论数学推理如何帮助理解一般人工智能。首届议程结合邀请报告、投稿论文、poster session 与讨论 panel,并采用匿名投稿评审。

    iclr · neurips
    领域建构证据: E2 · 研究记录
  60. TacticZero 以深度强化学习从零学习交互式定理证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统把证明搜索整体表述为端到端强化学习问题,并引入回溯机制,使智能体能够放弃预测为死路的推导并从更有希望的分支继续搜索。最终证明在 HOL4 内构造,因此仍接受证明助手内核检查。

    australian-national-university · csiro-data61 · tacticzero · hol4
    证明 · 系统证据: E2 · 研究记录
  61. Tactician 将自适应 tactic 学习与证明合成直接集成进 Coq

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该项目把在线 tactic 学习、证明搜索与 package-aware instrumentation 结合起来,使机器学习辅助直接存在于证明助手工作流中,而不是停留在独立的 benchmark 实验里。

    tactician · coq
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  62. INT 将系统化泛化能力确立为定理证明基准的核心对象

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该基准从公理出发生成合成不等式证明,并系统改变训练与测试分布的属性,使研究者能够区分近似记忆式成功与不同形式的分布外定理证明泛化。

    university-of-toronto · vector-institute · int-benchmark
    基准 · 基础设施证据: E3 · 可检查工件
  63. IsarStep 以人工 Isabelle 证明建立高层数学推理基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    IsarStep 将声明式 Isar 证明转换为序列到序列样本,并移除其中的中间命题。任务要求模型重建连接前后证明状态的语义桥梁;作者评测了 Transformer 类基线,并设计面向长证明上下文的分层架构。

    university-of-cambridge · isarstep · isabelle
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  64. Skip-tree 将结构感知的自监督训练引入形式数学推理

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Skip-tree 不只遮蔽扁平 token 序列,而是从结构化数学表达式中移除一个子树并要求模型重建,从而促使表示学习利用形式数学的组合结构。

    google-research · skip-tree
    系统 · 基础设施证据: E2 · 研究记录
  65. 自然语言前提选择将数学参考资料检索转化为基准任务

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该工作把数学语篇理解明确表述为检索问题,而不仅是答案生成问题。其数据集记录 ProofWiki 中 conjecture、定义与支持命题之间的关系,并通过基线方法及后续图模型实验衡量模型恢复证明相关参考资料的能力。

    university-of-manchester · nl-ps · ps-proofwiki
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  66. MetaGen 学习生成合成定理与证明,用于训练定理证明器

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统从既有形式数学中学习,生成额外的定理—证明对,再把合成语料反馈到证明器训练中,而不是仅依赖稀缺的人工证明轨迹。

    princeton-university · metagen · metamath
    证明 · 系统证据: E3 · 可检查工件
  67. CoqGym 与 ASTactic 扩展基于学习的 Coq 交互式定理证明

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    CoqGym 从开源 Coq 项目中抽取证明状态、环境、目标、tactics 与证明树,并通过可编程交互层暴露这些信息。

    princeton-university · coqgym · astactic · coq
    系统 · 基准证据: E3 · 可检查工件
  68. HOList 与 DeepHOL 建立高阶逻辑强化学习定理证明环境

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    HOList 对 HOL Light 进行工程化封装,使学习系统能够通过机器学习环境与证明状态和 tactics 交互。

    google-research · holist · deephol · hol-light
    系统 · 基准证据: E3 · 可检查工件
  69. Mathematics Dataset 建立大规模合成神经数学推理基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    原始版本为每个模块提供数百万规模的生成式问答样本,并在常规测试划分与外推设置上评估当时的序列到序列神经网络。配套开源生成器使研究者能够复现并扩展任务分布,而不仅依赖固定的静态题目列表。

    deepmind · mathematics-dataset
    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  70. 强化学习用于引导大规模自动定理证明搜索

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    该系统反复执行证明搜索模拟,把成功与失败的尝试转化为学习信号,并重新训练后续搜索所使用的引导策略。方法在大型形式数学问题语料上进行评测,重点是学习式搜索控制,而非针对具体定理手写启发式规则。

    university-of-innsbruck · rl-theorem-prover
    系统证据: E2 · 研究记录
  71. 神经翻译建立从非形式化数学文本到形式 Mizar 的早期路线

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    作者通过将 Mizar 陈述 informalize 为类似 LaTeX 的数学文本,构建大规模对齐语料,并训练序列到序列翻译模型重建形式语言。研究比较多种神经翻译配置,并通过案例分析模型能够正确恢复哪些数学结构。

    university-of-innsbruck · mizar
    形式化证据: E2 · 研究记录
  72. Mathlib3 建立面向协作式形式数学的共享 Lean 数学库

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    Mathlib 将社群编写的 Lean 定义、定理、证明与 tactics 组织为共享数学库,逐步覆盖代数、分析、拓扑、数论等领域;统一 API 与协作审查实践使形式化成果能够相互复用,而非停留在彼此隔离的项目中。

    leanprover-community · lean · mathlib3
    形式化 · 基础设施证据: E3 · 可检查工件
  73. TacticToe 从人工 HOL4 证明中学习 tactic 级证明搜索

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    TacticToe 从 HOL4 中记录 tactic 级证明信息,学习在新目标状态下哪些证明动作更有希望,并直接在高阶逻辑环境中搜索完整 tactic 序列,而不是把每个问题都翻译到一阶逻辑。

    tactictoe · hol4
    系统证据: E3 · 可检查工件
  74. HolStep 从真实 HOL Light 证明中建立大规模机器学习基准

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    HolStep 从 HOL Light 证明中抽取中间陈述与 conjecture,对文本表示进行规范化,并把实际使用的证明步骤与负样本配对。

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    基准 · 数据集证据: E3 · 可检查工件
  75. 统计与语义解析推进早期数学自动形式化

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    该系统从对齐语料中学习如何解析有歧义的数学记号,再使用形式语义约束排除语法上合理但类型不成立或缺乏支持的解释。由此形成统计学习与符号推理结合的混合流程:学习模型提出形式结构,类型检查和定理证明机制帮助筛选与验证候选。

    university-of-innsbruck · czech-technical-university · semantic-parsing-math · hol-light
    形式化证据: E2 · 研究记录
  76. DeepMath 将深度序列模型引入大规模前提选择

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    DeepMath 使用循环与卷积神经架构编码猜想和候选前提,并学习判断某个前提是否有助于目标定理。该工作把大型形式证明语料转化为神经相关性模型的训练数据,使表示学习成为自动定理证明流程中的核心组件之一。

    google-research · czech-technical-university · deepmath · mizar
    系统证据: E3 · 可检查工件
  77. 首届 AITP 会议建立 AI 与定理证明的持续性学术论坛

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    AITP 2016 明确将自身定位为讨论如何把 AI 与推理方法用于大规模数学和科学语料的论坛。首届议程设置了面向 ATP / ITP 与数学的 AI、非形式与半形式数学理解、现代 AI 方法等专题,并包含投稿报告。

    university-of-innsbruck
    领域建构证据: E2 · 研究记录
  78. Lean 在 CADE-25 作为面向形式数学的开放证明器公开展示

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Lean 在一个开放平台中结合小型证明检查内核、富表达力的依赖类型理论、交互式证明开发与可扩展自动化,并同时面向形式化数学与验证任务。

    microsoft-research · carnegie-mellon-university · lean
    系统 · 基础设施证据: E3 · 可检查工件
  79. Sledgehammer 将外部自动证明器实用化地接入 Isabelle

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Sledgehammer 自动选择 Isabelle 相关事实,将证明义务翻译给外部 ATP,并利用返回结果帮助构造由证明助手检查的证明。

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    系统 · 基础设施证据: E2 · 研究记录
  80. Nuprl 展示面向实质性数论的构造性证明开发

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    Nuprl 将构造类型论、refinement 式证明开发、tactics 与证明的计算解释结合起来;完整证明可以用于提取满足形式规格的程序,从而在同一环境中连接定理证明、形式数学与 verified programming。

    cornell-university · nuprl
    形式化 · 系统证据: E2 · 研究记录
  81. 吴文俊验证后来被称为“吴方法”的几何定理机器证明代数方法

    H2 · 领域里程碑尚属声明

    该方法把初等几何代数化:将几何构型编码为多项式方程,并把定理证明转化为符号多项式推理。吴文俊在 Ritt 特征列思想与构造性消元基础上发展出机械化证明路线,并能显式处理退化情形。

    chinese-academy-of-sciences
    证明 · 基础设施证据: E2 · 研究记录
  82. Stanford LCF 展示 Scott 可计算函数逻辑的交互式机器证明检查

    H2 · 领域里程碑论文已发布

    Stanford LCF 允许用户提出证明目标、分解子目标,并通过化简与推理命令构造由机器检查的形式推导。它早于 Edinburgh LCF 中可扩展的 ML 元语言、抽象 theorem 类型与可编程 tactics。

    stanford-university · stanford-lcf · lcf
    形式化 · 基础设施证据: E2 · 研究记录
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