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Proving Olympiad Inequalities by Combining Large Language Models with Symbolic Reasoning
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内容提要
本研究提出了一种神经符号策略生成器，结合大型语言模型与符号推理，解决了大型语言模型在形式证明中的策略生成不足问题。通过分析人类解决奥林匹克不等式的方式，提出了两类策略并在数学竞赛中进行评估，取得了显著的性能提升。
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关键要点
- 本研究提出了一种神经符号策略生成器，结合大型语言模型与符号推理。
- 该方法解决了大型语言模型在形式证明中的策略生成不足问题。
- 通过分析人类解决奥林匹克不等式的方式，提出了两类策略。
- 在多次数学竞赛中的挑战性不等式上进行评估，取得了显著的性能提升。
- 研究结果显示，该方法显著超越了现有的LLM和符号方法。
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