主要证据
- HOL(y)Hammer: Online ATP Service for HOL LightS1 · 主要研究来源 · 论文 · 2013-09-19
用户可以上传 HOL Light 工程,并让服务使用学习式相关性模型、并行 ATP 组合与决策过程处理新猜想。
Kaliszyk 与 Urban 于 2013 年 9 月 19 日发布 HOL(y)Hammer,将基于项目证明训练的多种前提选择方法与多个自动定理证明器结合为在线 AI/ATP 服务。
它较早展示了机器学习如何作为成熟服务嵌入证明助手,并在大规模形式数学库上工作。
重要性说明:HOL(y)Hammer 将机器学习前提选择与多个自动推理系统部署为面向大型 HOL Light 工程的在线服务,使 large-theory AI/ATP 方法进入日常形式数学流程。
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arXiv 研究记录确认服务架构及论文报告的 HOL Light 部署。
当前没有记录的更正。