Anthropicは、そのAIモデルが11日間かけてほぼ自律的に動作し、フェルマーの最終定理の初めてのエンド・ツー・エンドかつコンピューターによって検証可能なLeanでの形式化証明を完了したと発表しました。この研究は数学的証明を再発見するものではなく、既存の証明をLean証明補助ツールで段階的に検証可能な形に変換することであり、Claudeが関連する証明内容を生成しました。
OpenBMBチームが数学自動形式化フレームワーク・データセット・モデル「MathForm」を公開。Lean4で数学定理を正確に読み取り形式検証し、AGIの核心課題に挑む。自然言語の単純翻訳ではなく、各数学概念をMathlibライブラリへ精密に対応付け、数学とAI融合研究に新ツールを提供。....
Mistral AIがLean4向けオープンソースモデルLeanstral1.5をApache-2.0ライセンスで公開。総パラメータ119B、活性化6Bで高性能・低コスト。miniF2F形式数学ベンチマークで検証・テスト共に100%達成、Putnam推論タスクにも挑戦。....
欧州のMistral AIが形式数学証明モデルLeanstral 1.5を発表。Lean4言語専用で、総パラメータ119Bに対し推論時は6Bのみ活性化。低コストでApache-2.0ライセンスで完全オープンソース。miniF2Fベンチマークで検証・テスト共に100%達成、PutnamBenchでも驚異的な性能を示した。....
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Kimina-Prover-Distill-0.6Bは、Project NuminaとKimiチームによって開発された定理証明モデルで、Lean 4における競技スタイルの問題解決能力に特化しています。これはKimina-Prover-72Bモデルの蒸留バージョンで、MiniF2F-testで68.85%の正解率を達成しています。
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Project NuminaとKimiチームによって開発された定理証明モデルで、Lean 4における競技スタイルの問題解決能力に特化しています。
NuminaプロジェクトとKimiチームによって開発された定理証明モデルで、Lean 4における競技的な問題解決能力の向上に特化しています。
Kimina-Prover-Distill-8Bは、Project NuminaとKimiチームによって開発された定理証明モデルで、Lean 4における競技スタイルの問題解決能力に特化しています。
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Lean 4の形式的定理証明専用に設計されたオープンソースの大規模言語モデルで、再帰的定理証明プロセスと強化学習トレーニングにより優れた精度を実現しています。
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Lean 4形式的定理証明のために設計されたオープンソースの大規模言語モデルで、再帰的定理証明プロセスを通じてデータを収集し、非公式および形式的な数学的推論を統合します。
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Heraldは自然言語でアノテーションされたLean 4データセットで、主に自然言語処理と形式的検証の分野の研究に使用されます。
ByteDance-Seed
BFS-ProverはLean4における最先端の定理証明システムで、Qwen2.5-Math-7B大規模言語モデルを基に開発され、Lean4の証明状態に基づいて自動的に戦略を生成し、数学定理の証明過程を段階的に進めることができます。
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InternLM-Step-Proverは、7B言語モデルに基づく高度なLEAN4ステップ証明器です。Lean-Githubと複数の合成データセットでトレーニングされ、MiniF2F、ProofNet、Putnamなどの数学ベンチマークテストで優れた性能を発揮し、強力な形式化数学証明能力を示しています。
kaiyuy
LeanDojo は、検索技術を強化した言語モデルに基づく定理証明システムで、言語モデルと検索技術を組み合わせることで自動定理証明の能力を向上させることを目的としています。
QuantConnect Leanアルゴリズム取引エンジンの一体化Dockerイメージで、GPUの自動選択、最新のWebインターフェース、REST API、MCPプロトコルの統合をサポートします
これは、VSCode 用に設計された MCP サーバーで、Lean Mathlib 4 のドキュメントを検索するために特別に作成されています。ユーザーは宣言、モジュール、およびインスタンスを検索し、関連するドキュメントのリンクと詳細情報を取得できます。
LeanIX MCP統合プロジェクトは、LeanIXとAIアシスタントをつなぐMCPサーバーを提供し、5つのMCPツールを通じてLeanIXのGraphQL API機能を公開します。これには統計の表示、検索、サブスクリプション管理、データテーブルの作成と更新などの機能が含まれます。
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