Princeton University（普林斯顿大学）

Human agency in initial human-AI proof formalization workflows

表征初始人机交互的证明形式化工作流

Katherine M. Collins, Simon Frieder, Jonas Bayer, Jacob Loader, Jeck Lim, Peiyang Song, Fabian Zaiser, Lexin Zhou, Shanda Li, Sam Looi, Joshua B. Tenenbaum, Umang Bhatt, Adrian Weller, Jose Hernandez-Orallo, Cameron E. Freer, Valerie Chen, Ilia Sucholutsky

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Caltech（加州理工学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 通过混合方法分析，研究人们在形式化证明过程中对AI工具的需求、障碍及实际使用模式，发现AI辅助能提高形式化准确率且用户偏好多样但普遍希望保持人类对证明发现过程的高层控制。

Comments Updated working paper

Coupled Training with Privileged Information and Unlabeled Data

基于特权信息与未标记数据的联合训练

Jiahao Shi, Omar Hagrass, Jason M. Klusowski

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电子与计算机工程系） ； Department of Operations Research and Financial Engineering, Princeton University（普林斯顿大学运筹学与金融工程系） 纠错

AI总结 提出一种联合训练方法，同时学习利用训练时特权信息和测试时可用输入的模型，避免两阶段方法中弱噪声信息误导部署模型，并通过理论保证和实验验证其鲁棒性优于标准两阶段基线。

Comments 37 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026

Goedel-Code-Prover: Hierarchical Proof Search for Open State-of-the-Art Code Verification

Goedel-Code-Prover：面向开放状态的最新代码验证的分层证明搜索

Zenan Li, Ziran Yang, Deyuan He, Haoyu Zhao, Andrew Zhao, Shange Tang, Kaiyu Yang, Aarti Gupta, Zhendong Su, Chi Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Princeton Language and Intelligence（普林斯顿语言与智能实验室） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； MiroMind 纠错

AI总结 本文提出Goedel-Code-Prover框架，通过分层证明搜索提升Lean4中代码验证的自动化水平，实现62%的成功率，优于现有基线方法。

Comments Published as a COLM paper

Test-time Generalization for Physics through Neural Operator Splitting

通过神经算子分裂实现物理中的测试时泛化

Louis Serrano, Jiequn Han, Edouard Oyallon, Shirley Ho, Rudy Morel

机构 * Flatiron Institute, New York（Flatiron 机构，纽约） ； New York University（纽约大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Sorbonne Université, CNRS, ISIR, Paris（索邦大学，CNRS，ISIR，巴黎） 纠错

AI总结 本文提出通过神经算子分裂在测试时增强泛化能力，实现零样本泛化并恢复底层PDE参数。