字节跳动Seed团队联合南大发布CriticLean框架，数学形式化准确率飙至84%

字节跳动Seed团队与南京大学联合推出CriticLean框架，显著提升数学命题自然语言向形式化代码（Lean 4）转换的准确率，从38%提升至84%。该框架引入强化学习训练的CriticLeanGPT模型，通过语义评估与迭代优化机制，系统性解决语义对齐、评价可靠性与数据质量难题。团队同步发布CriticLeanBench基准测试与FineLeanCorpus数据集，分别用于评估模型推理能力与提供高质量训练数据。实验显示，CriticLeanGPT在CriticLeanBench上的准确率达87%，true negative rate达85.6%，远超主流大模型。该项目论文与代码已开源，为自动化定理证明提供新范式。
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