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本文介绍了一个框架，使LLMs能够发现和证明有趣的数学定理，通过优化基于证明难度的指标，从而产生更多新颖且有用的数学知识，并减少与现有库的重叠。
本文通过证明与陈述长度之比定义了数学定理的内在趣味性，并训练了一个27B模型来预测证明难度，从而能够生成更有趣的定理，并构建与现有知识（如 Mathlib）重叠更少的自扩展数学知识库。