InternLM-Math 统一非形式、工具辅助与形式数学推理

项目把推理、奖励建模、形式任务、数据增强与代码解释器行为统一到序列到序列格式。

发生了什么?

InternLM-Math 在多项数学基准上报告开放模型领先结果,其预训练模型在未进行定理证明专项微调时于 miniF2F 达到 30.3%。

为什么重要?

它代表了面向通用数学模型的方向:模型能够在自然语言、代码和证明助手接口之间切换。

重要性说明:InternLM-Math 探索用同一开放模型族覆盖思维链、验证、代码辅助与 Lean 定理证明。

历史脉络

主要证据

证据与状态一览

重要性
H2 · 领域里程碑
验证状态
论文已发布
证据等级
E3 · 可检查工件
AI 角色
仅计算支持
形式保障
有形式化工件

如何理解这些标签? →

贡献与验证

数学新颖性
基准结果
接口
非形式化, 形式化, 符号, 数值, 混合
AI 贡献
模型在多种接口下充当推理器、验证器、证明器与数据增强器。
人类贡献
研究者统一训练任务、整理数据并开放模型、代码与数据。
验证状态
论文已发布 · E3 · 可检查工件 · 有形式化工件
最后审阅
2026-09-11

技术细节

系统
internlm-math
机构
shanghai-ai-laboratory
数学问题
minif2f, math-benchmark
方法
multi-task-learning, code-interpreter, formal-reasoning

全部来源与工件

验证历史

  • 2024-02-09 · 论文已发布 · E2 · 研究记录

    Chronicle 依据所引 primary / official source 记录该事件;该状态不表示 Chronicle 已完成独立验证。

  • 2026-09-11 · 论文已发布 · E3 · 可检查工件

    本轮 corpus 刷新增补了由作者或发布机构维护、可直接检查的公开产物。E3 表示证据已达到可检查 artifact 层级,并不等同于底层科学或数学主张已获得独立验证。

更正

当前没有记录的更正。