Lean 0.2 定理证明器项目启动与配置教程
2025-05-27 04:35:02作者:余洋婵Anita
1. 项目目录结构及介绍
Lean theorem prover (定理证明器) 项目目录结构如下:
bin/:存放编译后的可执行文件。doc/:包含项目文档,如安装指南和API文档。extras/:包含额外的项目文件,如示例代码和文档。hott/:支持Homotopy Type Theory (HOTT) 的相关文件。images/:存放项目相关的图片文件。library/:包含Lean的标准库。script/:包含项目脚本,如构建和测试脚本。src/:存放Lean定理证明器的源代码。tests/:存放测试 Lean 定理证明器的代码。.gitignore:定义Git应该忽略的文件和目录。.travis.yml:配置持续集成服务 Travis CI 的设置文件。LICENSE:项目的Apache-2.0许可证文件。README.md:项目的自述文件,包含项目信息和安装指南。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是编译源代码,生成可在命令行中运行的 Lean 定理证明器。以下是一个基本的启动流程:
- 确保安装了 C++11 兼容的编译器(如 g++ version >= 4.8.1 或 clang++ version >= 3.3)。
- 安装 CMake,GMP (GNU multiprecision library),MPFR (GNU MPFR Library),Lua 5.2 或 LuaJIT 2.0。
- 进入源代码目录
src/。 - 运行 CMake 配置构建系统,并使用 make 或 Ninja 进行构建。
cd src
cmake .
make
# 或者使用 Ninja
# ninja
构建完成后,可在 bin/ 目录下找到 Lean 定理证明器的可执行文件。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要是通过 CMake 来完成,以下是一些基本的配置步骤:
CMakeLists.txt:这是 CMake 的主配置文件,定义了项目的构建过程和依赖项。.travis.yml:Travis CI 的配置文件,用于在持续集成环境中自动化测试和构建项目。
CMake 的基本使用方法如下:
- 创建一个构建目录,例如
build/。 - 在构建目录中运行
cmake命令,指定源代码目录。
mkdir build
cd build
cmake ..
- 运行
make或ninja命令来编译项目。
make
# 或者使用 Ninja
# ninja
如果需要对项目进行更详细的配置,可以在运行 cmake 命令时添加不同的参数,例如指定安装路径、启用或禁用某些功能等。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
321
2.74 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
124
851
Ascend Extension for PyTorch
Python
157
179
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++
641
251
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
244
86
暂无简介
Dart
610
136
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
239
311
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
470
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
364
3.04 K