Buchumschlag

A Theoretical Framework for Self-Play Theorem Proving Algorithms

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Thomas, Li, Zhiyuan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Bourbaki: Self-Generated and Goal-Conditioned MDPs for Theorem Proving
von: Zimmer, Matthieu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

miniCTX: Neural Theorem Proving with (Long-)Contexts
von: Hu, Jiewen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Steering LLMs for Formal Theorem Proving
von: Kirtania, Shashank, et al.
Veröffentlicht: (2025)

STP: Self-play LLM Theorem Provers with Iterative Conjecturing and Proving
von: Dong, Kefan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Reason with Insight for Informal Theorem Proving
von: Li, Yunhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Formal Theorem Proving by Rewarding LLMs to Decompose Proofs Hierarchically
von: Dong, Kefan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Goedel-Prover: A Frontier Model for Open-Source Automated Theorem Proving
von: Lin, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Goedel-Prover-V2: Scaling Formal Theorem Proving with Scaffolded Data Synthesis and Self-Correction
von: Lin, Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Your Self-Play Algorithm is Secretly an Adversarial Imitator: Understanding LLM Self-Play through the Lens of Imitation Learning
von: Li, Shangzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ProofWala: A Framework for Multilingual Proof Data Synthesis and Theorem-Proving
von: Thakur, Amitayush, et al.
Veröffentlicht: (2025)

What are the Right Symmetries for Formal Theorem Proving?
von: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GAR: Generative Adversarial Reinforcement Learning for Formal Theorem Proving
von: Wang, Ruida, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BrokenMath: A Benchmark for Sycophancy in Theorem Proving with LLMs
von: Petrov, Ivo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lean Meets Theoretical Computer Science: Scalable Synthesis of Theorem Proving Challenges in Formal-Informal Pairs
von: Zhang, Terry Jingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

BAIT: Benchmarking (Embedding) Architectures for Interactive Theorem-Proving
von: Lamont, Sean, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LeanAgent: Lifelong Learning for Formal Theorem Proving
von: Kumarappan, Adarsh, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Provable Memory Efficient Self-Play Algorithm for Model-free Reinforcement Learning
von: Li, Na, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An In-Context Learning Agent for Formal Theorem-Proving
von: Thakur, Amitayush, et al.
Veröffentlicht: (2023)

OptProver: Bridging Olympiad and Optimization through Continual Training in Formal Theorem Proving
von: Li, Chenyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

QED-Nano: Teaching a Tiny Model to Prove Hard Theorems
von: LM-Provers, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GAE Falls Short in Imperfect-Information Self-Play Reinforcement Learning
von: Fan, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ProofAug: Efficient Neural Theorem Proving via Fine-grained Proof Structure Analysis
von: Liu, Haoxiong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Playing the network backward: A Game Theoretic Attribution Framework
von: Zimmermann, Jakob Paul, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Clustering with Tangles: Algorithmic Framework and Theoretical Guarantees
von: Klepper, Solveig, et al.
Veröffentlicht: (2020)

MINIF2F-DAFNY: LLM-Guided Mathematical Theorem Proving via Auto-Active Verification
von: Baksys, Mantas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Nazrin: Atomic Tactics for Graph Neural Networks for Theorem Proving in Lean 4
von: Aniva, Leni, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Lean Copilot: Large Language Models as Copilots for Theorem Proving in Lean
von: Song, Peiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Taming Latency and Bandwidth: A Theoretical Framework and Adaptive Algorithm for Communication-Constrained Training
von: Lu, Rongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SubgoalXL: Subgoal-based Expert Learning for Theorem Proving
von: Zhao, Xueliang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scaling Self-Play with Self-Guidance
von: Bailey, Luke, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Neural Theorem Proving through Data Augmentation and Dynamic Sampling Method
von: Vishwakarma, Rahul, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CuDIP: Enhancing Theorem Proving in LLMs via Curriculum Learning-based Direct Preference Optimization
von: Shi, Shuming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ineq-Comp: Benchmarking Human-Intuitive Compositional Reasoning in Automated Theorem Proving on Inequalities
von: Zhao, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FVEL: Interactive Formal Verification Environment with Large Language Models via Theorem Proving
von: Lin, Xiaohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Balancing the Scales: A Theoretical and Algorithmic Framework for Learning from Imbalanced Data
von: Cortes, Corinna, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Neural Theorem Proving: Generating and Structuring Proofs for Formal Verification
von: Rao, Balaji, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sparsity via Hyperpriors: A Theoretical and Algorithmic Study under Empirical Bayes Framework
von: Li, Zhitao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Category-Theoretical and Topos-Theoretical Frameworks in Machine Learning: A Survey
von: Jia, Yiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Local Look-Ahead Guidance via Verifier-in-the-Loop for Automated Theorem Proving
von: Rajaee, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Rules Explaining Interactive Theorem Proving Tactic Prediction
von: Zhang, Liao, et al.
Veröffentlicht: (2024)