arXiv · cs.AI· Zenan Li, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang, Xiaoxing Ma, Zhendong Su·· 6 小时前
大语言模型学习生成形式化反例以否证数学命题
Learning to Disprove: Formal Counterexample Generation with Large Language Models
arXiv:2603.19514v2阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Zenan Li, Zhaoyu Li, Kaiyu Yang, Xiaoxing Ma, Zhendong Su
研究任务与主要进展
Zenan Li等研究微调大语言模型，使其生成数学命题的形式化反例及可由 Lean 4 自动验证的证明。作者提出符号变异策略构造反例生成任务，并结合多奖励专家迭代框架训练模型；三套新收集基准上的实验摘要显示，该方法在反例生成和定理证明方面带来性能提升。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org