大模型推理能力

Diffusion-Proof: Recipe for Formal Theorem Proving Beyond Auto-Regressive Generation

Diffusion-Proof：超越自回归生成的正式定理证明配方

Ruida Wang, Rui Pan, Pengcheng Wang, Shizhe Diao, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Diffusion-Proof框架，首次将扩散语言模型应用于形式定理证明，通过全证明生成和局部校正方法，在ProofNet和MiniF2F上分别提升1.61%和6.14%，并解决了一个DeepSeek-Prover-V2-7B无法解决的IMO问题。

What Must Generalist Agents Remember?

通用型智能体必须记住什么？

Khurram Yamin, Namrata Deka, Maitreyi Swaroop, Albert Ting, Jeff Schneider, Bryan Wilder

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文形式化论证了通用型智能体为在多个环境和目标下近似最优行动，必须存储领域相关信息以区分观察瓶颈处的不兼容最优动作，并证明记忆可用于重构局部转移动态。

Superstudent intelligence in thermodynamics

热力学中的超级学生智能

Rebecca Loubet, Pascal Zittlau, Marco Hoffmann, Luisa Vollmer, Sophie Fellenz, Heike Leitte, Fabian Jirasek, Johannes Lenhard, Hans Hasse

机构 * Laboratory of Engineering Thermodynamics (LTD)（工程热力学实验室） ； Visual Information Analysis Research Group (VIA)（视觉信息分析研究组） ； Machine Learning Research Group (ML)（机器学习研究组） 纠错

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

AI总结 研究展示OpenAI的o3模型在热力学考试中超越所有学生，证明机器在复杂任务中的能力，影响工程教育与实践。

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