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利用大型语言模型（LLMs）形式化复杂数学陈述：关于数学定义的研究
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLMs）在形式化复杂数学定义中的局限性，并提出两个新资源以支持自动形式化。研究表明，数学定义的形式化难度较大，但通过外部反馈和引导策略，LLMs的自我修正能力显著提高，为其实际应用提供了新方向。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLMs）在形式化复杂数学定义中的局限性。
- 提出了两个新的资源用于自动形式化，分别来自维基百科和arXiv论文。
- 研究发现，数学定义的形式化难度较大，超过现有基准。
- 通过外部反馈和定义基础引导等策略，LLMs的自我修正能力显著提高。
- 这些发现为LLMs在实际应用中的表现提供了新的方向。
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