California Institute of Technology（加州理工学院）

MathlibLemma: Folklore Lemma Generation and Benchmark for Formal Mathematics

MathlibLemma: 形式化数学中的民间引理生成与基准测试

Xinyu Liu, Zixuan Xie, Amir Moeini, Claire Chen, Shuze Daniel Liu, Yu Meng, Aidong Zhang, Shangtong Zhang

机构 * Department of Computer Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学计算机科学系） ； Astronomy , California Institute of Technology（加州理工学院天文学系） ； Purdue University（普渡大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

AI总结 提出基于LLM的模块化流水线MathlibLemma，自动挖掘、形式化并证明数学中缺失的民间引理，生成包含4028个类型检查的Lean语句的基准测试集。

DAISI: Data Assimilation with Inverse Sampling using Stochastic Interpolants

DAISI：基于随机插值逆采样的数据同化

Martin Andrae, Erik Wikingsson, So Takao, Tomas Landelius, Fredrik Lindsten

机构 * STIMA（统计与机器学习系） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Swedish Meteorological and Hydrological Institute（瑞典气象与水文研究所） 纠错

AI总结 提出DAISI算法，利用流式生成模型实现灵活的概率推断，通过逆采样结合预报信息与观测数据，解决传统高斯近似在复杂非线性系统中的局限性。

Comments Accepted at the International Conference on Machine Learning 2026, 44 pages, 28 figures