#Lean

一篇用 SCI 层级理论拆解自动形式化局限的论文，直接指向 OpenAI 的 Navier-Stokes 证明——Lean 验证过了，原文可能还是错的。

一个 135M 的小模型在 Lean 证明上干翻了 7B 的 DeepSeek-Prover，靠的是让符号引擎算数、模型只做规划，思路挺反直觉的。

Gary Marcus 拆解了 OpenAI 数学成绩背后的门道，说其实靠 Lean 符号验证撑着，顺带回应了关于他的各种争议说法。

Gary Marcus@GaryMarcus11 个信源在谈原文

OpenAI 把内部前沿模型做数学开放问题的结果放出来了，连 Lean 形式化证明和细节都传到 GitHub，做形式化数学的可以翻翻。

官方一手OpenAI Blog11 个信源在谈原文

OpenAI 的一万个智能体 88 小时写完 166 页 Navier-Stokes 证明，还用 61.6 万行 Lean 验证了，但没人读过全文。这篇 essay 探讨数学界该不该接受这种证明，观点挺有意思。

Marcus谈AGI现状，数学进展不能简单外推到真实世界。

Gary Marcus@GaryMarcus原文

OpenAI用1万智能体解决千年数学难题，88小时完成形式化验证，陶哲轩警告AI改变数学研究生态。

Anthropic用Claude 11天完成数学难题验证，比人类快得多，展示了AI在形式化证明领域的突破。

Prove2Me平台让AI代理协作完成数学形式化证明，降低专业门槛，任何人都能参与。

OpenAI的Astra模型一口气放出10个数学证明，还带Lean验证和推理过程，数学爱好者可以围观了。

elvis@omarsar011 个信源在谈原文

OpenAI用Astra模型解决了十个多年没人做出来的数学难题，整个研究烧了约2000美元的token，还在Lean里验证过，值得看看。

OpenAI的Astra模型花约2000美元解出10个数学难题，证明还带Lean验证，硬核得让人服气。

官方账号Greg Brockman@gdb11 个信源在谈原文

修Lean证明蓝图？这个接口用类型化编辑，比源码补丁省30%、比重写省一半，1万token内就顶到上限。

CausalForge用Lean做因果推理自动研究，能验证证明并审计陈述，比纯LLM评审靠谱。

这篇论文用信号覆盖矩阵把自动形式化的错误拆成类型和语义两类，告诉你每个方法的增益到底来自哪，而不是只看总分。

这篇论文用Lean在定理证明训练中引入细粒度过程奖励，比只判对错的强化学习效果好，在MiniF2F和ProofNet上都有提升。

YC 研究者分享自博弈和AI生物学新进展

Y Combinator@ycombinator原文