斯坦福等团队构建IneqMath数据集，揭示大模型数学推理存在结构性短板

斯坦福大学、麻省理工学院与加州大学伯克利分校的研究团队提出一种创新方法，通过将不等式证明拆解为“界限估计”和“关系预测”两个子任务，构建了首个奥林匹克级数据集 IneqMath。该研究揭示了当前大语言模型在数学推理中的结构性短板：尽管能猜出正确答案，但在推理过程中普遍存在逻辑漏洞。实验表明，模型规模增大或推理时间延长对提升严谨性效果有限。然而，批判增强与定理提示策略展现出显著改进潜力。团队还设立了自动评估排行榜，鼓励社区共同推动数学推理 AI 的进步。
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