formal-conjectures 的项目扩展与二次开发
2025-05-30 15:12:24作者:蔡丛锟
项目的基础介绍
formal-conjectures 是由 Google DeepMind 开源的一个项目,旨在收集和使用 Lean 证明系统对数学猜想进行形式化的陈述。该项目包含了一系列未经证明的数学猜想,旨在为自动化定理证明工具和自动化形式化工具提供基准,同时帮助澄清猜想的精确含义,并促进 mathlib 的扩展。
项目的核心功能
- 收集猜想:项目收集了来自不同来源的数学猜想,包括数学教科书、研究论文、MathOverflow、专门的问题列表等。
- 形式化陈述:使用 Lean 证明系统对数学猜想进行形式化陈述,不包含证明过程。
- 分类与标记:对猜想进行分类(如开放性问题、已解决问题等)并使用 AMS 数学主题分类进行标记。
- 贡献与协作:鼓励社区成员贡献新的猜想形式化、改进现有条目的引用和标签、修复形式化错误等。
项目使用了哪些框架或库?
该项目使用了以下框架和库:
- Lean:一个开源的定理证明系统,用于数学的形式化证明。
- mathlib:一个 Lean 的数学库,为 Lean 提供了广泛的数学理论支持。
- lake:一个 Lean 项目的管理工具,用于 Lean 项目的构建和管理。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
- Util:包含一些实用工具,如分类属性、answer() 轻量级修饰符和一些静态分析工具。
- ForMathlib:包含可能适合合并到 mathlib 的代码,遵循 mathlib 的目录结构。
- 其他目录:按照猜想的来源类型组织,例如来自数学教科书、研究论文等的猜想。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 增加新的猜想:继续收集和添加新的数学猜想,特别是那些尚未有形式化陈述的问题。
- 改进现有形式化:对现有猜想的形式化陈述进行审查和改进,确保其准确性。
- 扩展功能:开发自动化工具来识别和修复形式化错误,或者增加自动生成猜想形式化陈述的功能。
- 增强交互性:创建一个交互式界面,允许用户更方便地浏览、贡献和讨论猜想。
- 集成其他工具:将项目与自动化定理证明工具和其他数学软件进行集成,以促进猜想的证明和验证。
- 社区建设:建立更活跃的社区,鼓励更多的数学家和计算机科学家参与项目的开发和维护。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219