哥德尔-Prover超过DeepSeek-Prover，金驰、陈丹琦团队造出当前最强形式化推理模型
近日，普林斯顿大学团队开源了用于自动定理证明的形式化推理模型Goedel-Prover，并在数学问题的自动形式化证明生成任务上达到SOTA。该模型基于两个形式化转换器训练，其中一个基于Lean Workbook中的非形式-形式语言对训练，另一个采用Claude-sonnet-3.5标注的语言对进行训练。通过专家迭代方法提升性能，在miniF2F上的正确率比最优模型提高7.6%。
陈丹琦
哥德尔-Prover超过DeepSeek-Prover，陈丹琦团队造出当前最强形式化推理模型
近日，普林斯顿大学团队开源了用于自动定理证明的形式化推理模型Goedel-Prover，并在数学问题的自动形式化证明生成任务上达到了SOTA。该模型利用大规模形式化定理数据集和专家迭代方法训练，提高了解题正确率并在排行榜中取得优异成绩。
陈丹琦团队降本大法又来了：数据砍掉三分之一，性能却完全不减
MLNLP社区是国内外知名的人工智能社区，致力于促进自然语言处理领域学术界、产业界及爱好者的交流合作。陈丹琦团队提出了元数据调节然后冷却（MeCo）方法，显著提升了大模型预训练的效率和效果。