数学家抱怨 AI 证明难懂，能否用可读性奖励模型训练出「讲人话」的证明器？
iScienceLuvr · x · 2026-09-20
针对数学界「AI 生成的证明难以理解、无助于增进数学认知」的抱怨，作者提出一个应对思路：这看起来是 AI 实验室较容易解决的问题——训练一个衡量证明可读性的奖励模型/裁判，用后训练或引导方式让模型学会写出易懂的证明。作者同时自我怀疑：也许把问题想简单了，欢迎指出难点在哪。帖内附有讨论，回应指出问题包括：可读性依赖人类读者的背景知识、形式化与直觉解释之间难以兼得，以及用 LLM 当裁判可能优化出看似流畅实则空洞的证明。
「模型」频道最新
- 网易有道 Confucius4-R2T2 语音识别模型登 HF 热榜，主打流式低延迟 — netease-youdao · 2026-09-20
- Similarweb 数据:ChatGPT 与 Claude 用户重合度曝光 — gaganghotra_ · 2026-09-20
- 开发者按任务选模型：编码 Fable、Agent 用 DeepSeek、穷选 GLM — bindureddy · 2026-09-20
- Gemma 26B A4B 本地实测：一次过 C++ 编码测试，工具调用却频翻车 — HyperWinX · 2026-09-20
- 反转:爆火 Bonsai 2 量化版被独立验证性能严重受损,官方论文早已埋雷 — julianharris · 2026-09-20
- 35 年 IT 老兵读完 OpenAI 事件报告：末日论者其实搞反了 — DavidLinthicum · 2026-09-20