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LeanContext 发布 129,826 题 Lean 全证明基准

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AI 综述

Hang Zhang 发布 LeanContext，一个包含 129,826 道 Lean 全证明生成问题的基准，用于衡量目标选定的数学声明相对同类替代声明的优势及其对训练的依赖。基准将选定的完整前置数学声明归为 Mathematical Context（MC），其余局部源码命令归为 Environment Context（EC），并提供四组对齐输入视图，支持在共享目标和原始 Lean 验证环境下进行交叉训练与推理评测。据论文报告，训练包含 MC 时，扩散模型与自回归模型均表现出更大优势；优先处理被目标引用的遗漏声明后，LLaDA 与 Llama 在 2,000 个目标上的 Pass@32 分别提升 1.40% 和 1.70%。代码与数据集已公开。

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报道时间线

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11月6日

00:44
arXiv · cs.AI
LeanContext：从 Lean 全证明生成中分离数学资源与局部形式化上下文
LeanContext 是一个包含 129,826 道 Lean 全证明生成问题的 benchmark，用于衡量目标选定的数学声明相对同类替代声明的优势及其对训练的依赖。将选定的完整前置数学声明归为 Mathematical Context（MC）、其余局部源码命令归为 Environment Context（EC），四组对齐输入视图支持共享目标与原始 Lean 验证环境下的交叉训练与推理评测。训练包含 MC 时，扩散模型与自回归模型均表现出更大优势；优先处理被目标引用的遗漏声明后，LLaDA 与 Llama 在 2,000 个目标上的 Pass@32 分别提升 1.40% 和 1.70%。代码与数据集已公开。

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