FaithSieve用Lean形式证据定位证明首个逻辑错误

北京大学Ziyu Wang等在arXiv论文摘要中提出FaithSieve，一个Lean辅助的自然语言数学证明细粒度评估框架：将证明分解为局部推理单元，提取带类型的证明义务，语义对齐后纳入形式证据，以定位证明中的首个逻辑错误。 论文给出的基准结果（基于论文摘要，未核验全文）：在350题的奥数数据集上，使用GPT-5.4骨干的FaithSieve首个错误定位精确率达81.43%，高于直接判定的72.29%基线；在其新提出的200题、覆盖六个进阶领域的ProofLoc-University基准上达到84.5%，直接判定为75.0%。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。