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面向可靠证明生成的LLM：一种神经符号方法

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内容提要

本研究提出了一种神经符号方法，以提升大型语言模型在数学证明生成中的逻辑推理能力。通过检索类比问题和使用形式验证器，OpenAI o1模型的证明准确性提高了58%-70%。

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