lean4

研究人员引入了自导自对弈（Self-Guided Self-Play, SGS），这是一种用于LLM的自我对弈算法，通过使用指引角色（Guide）对合成问题进行评分来防止奖励作弊（reward hacking）。应用于Lean4中的定理证明时，SGS超越了强化学习基线，并使7B模型胜过671B模型。

本文介绍了形式化猜想（Formal Conjectures），这是一个持续演进的基准，包含2615个在 Lean 4 中形式化的数学陈述，其中包括用于证明发现的开放研究猜想和用于自动形式化的已解决问题，旨在零污染地评估自动推理系统。

一篇技术博文介绍了一种 Lean4-to-TileLang 张量程序超级优化器，能自动生成优化的 GPU/TPU 内核与超参数缩放规律，展示了相较 torch.compile 的性能提升。

作者开发了一个从 Lean4 到 TileLang 的张量程序超优化器，能够自动生成优化后的加速器内核并推导超参数缩放定律，在 A100 GPU 上实现了 1.8 倍的加速。

FormalSLT是一个Lean 4库，它形式化证明了有限样本统计学习理论结果（ERM、VC界、Rademacher界、PAC-Bayes等），附带显式假设且零sorry语句，为机器学习理论提供机器可验证的基础。