大模型推理能力

On Reasoning-Centric LLM-based Automated Theorem Proving

基于推理的LLM自动定理证明方法

Yican Sun, Chengwei Shi, Hangzhou Lyu, Yingfei Xiong

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出ReCent-Prover，通过引入反思验证和规划检索技术，提升自动定理证明能力，在CoqStoq基准测试中实现22.58%的定理证明提升。

From Proof to Program: Characterizing Tool-Induced Reasoning Hallucinations in Large Language Models

从证明到程序：刻画大语言模型中的工具诱导推理幻觉

Farima Fatahi Bayat, Pouya Pezeshkpour, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了工具增强语言模型在使用外部工具时产生的推理幻觉问题，通过PYMATH基准测试发现，尽管工具使用提升了最终答案准确率，但推理过程却愈发不连贯，提出基于偏好优化的框架以改善工具使用下的推理深度。

Comments 19 pages, 5 figures