#SCOPE

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。

这篇论文把“信不信上下文”当成独立问题来训练，用MIST测出模型容易被一条错误信息带偏，SCOPE能减少这种翻车还不影响正常表现。

SCOPE把供应链各环节的决策打通了，在叮咚和京东的真实数据上验证过，比各自单独优化效果更好，做供应链的可以看看。

搞机器人规划的朋友可以看看 SCOPE，它用符号执行加记忆更新解决开放世界符号不完整的老问题。