← 返回精选
arXiv / GitHub精选AI 评分  87

TheoremForge 用低预算 agentic pipeline 回收失败轨迹,建立 formal-math data flywheel

TheoremForge 将 formalization 拆成 statement formalization、proof generation、premise selection、proof correction 与 proof sketching 五个子任务,并提出 Decoupled Extraction Strategy,从整体失败的 agent trajectories 中回收仍然有效的局部训练信号。在 2,000 题实验上,paper-reported verified rate 从 8.6% 提升到 12.6%,使用 Gemini 3 Flash 时每条 successful trajectory 平均成本约 0.481 美元,proof-generation data yield 提升约 1.6×。

推荐理由:它把 formal theorem proving 的失败计算从纯浪费转化为可复用训练资产,直接指向低成本、可持续的数据闭环,而不仅是一次性提高 solve rate。
阅读原始来源 ↗