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例如，往正关于非办法化的陈说，咱们可以测验对其进行主动办法化，然后运用办法化验证和改善等手法来验证其正确性。在生成一步之后，都想咱们会运用某种树查找算法，比方广度优先查找或最佳优先查找等，来查找或许的最佳下一步。

咱们把这些陈说输入到咱们的证冥具中生成证明，只要走而且可以看到咱们的模型持续地、只要走稳定地处理更多问题，并依据Lean作业手册以及Lumina数据集生成更多的证明。咱们期望模型在练习中可以学会这些潜在规矩，往正比方怎么运用这些原子效应来推导出多跳现实。咱们从Qwen2.5-32B模型开端，都想将这些办法化和非办法化的陈说配对输入其间，终究得到了咱们的办法化器。

所以，只要走散布内泛化功能从未进步，但比较之下，它终究赶上并到达了完美的体现。例如，往正关于练习CodeLlama，其练习数据集大约有5000亿个token，但当咱们看这些证明时，可用的证明数据量却远远少于这个规划，乃至相差几个数量级。

到现在为止，都想咱们现已在相对简略的引理和定理上看到了这方面的展开，都想因而未来咱们可以在这方面尽力，显着进步可以猜测和证明的定理的可扩展性和难度水平。

由于咱们进行主动办法化时，只要走并没有后续的验证进程，所以咱们无法切当知道其他办法化的陈说是否实在正确。登录北京市企业服务e窗通渠道输入需求后，往正智能问答帮手市监小e马上开端作业：往正好的，请您先承认拟建立的主体类型通过简略交流，小e敏捷了解了就事人的需求，依托DeepSeek大模型在语义了解、自主学习、智能推理方面的核心技能打破，为请求人生成了精确的就事指引。

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