测试 7 个前沿 LLM：60.6% 复述定理时静默丢失隐藏假设
MFarajtabar · x · 2026-10-13
UIUC DREAM Lab 的论文《Objects Without Morphisms》(arXiv:2610.03551)指出，数学不只是解题，模型能否理解定理的前提假设同样关键。
- 测试方法：让 7 个前沿 LLM 把定理迁移到相邻数学领域（如向量空间→模），看其能否保持陈述的适用范围
- 结果：从具体推广到一般时，60.6% 的改写静默丢失了隐藏假设，且错误几乎全是单向的（向一般化方向收窄的比例为 0%）
- 从一般具体化时，70.7% 保持范围一致，28.3% 不当地收窄
- 基于 45 个 held-out 测试项（Table 2）
结论：前沿模型在「理解定理假设边界」上的表现远弱于其解题能力。
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