Resumen: Una gran clase de métodos neurales-simbólicos (NESY) emplea a un alumno de máquinas para procesar las entidades de entrada, al tiempo que depende de un razonador basado en la lógica de primer orden para representar y procesar relaciones más complejas entre las entidades.
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Resumen: ¿Qué impulsa a un agente a explorar el mundo al tiempo que mantiene el control sobre el medio ambiente? Desde un niño en juego hasta científicos en el laboratorio, los agentes inteligentes deben equilibrar la curiosidad (el impulso para buscar conocimiento) con competencia (el impulso para dominar y controlar el medio ambiente).
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Resumen: Presentamos nuestro Leanabell-Prover-V2, un modelos de lenguaje grande 7B (LLMS) que puede producir pruebas formales del teorema en Lean 4, con una larga cadena de pensamientos (COT) integrada por el verificador. Después de nuestro trabajo anterior Leanabell-Prover-V1, continuamos optando por postrar a los modelos de Prover fuertes existentes para una mayor mejora del rendimiento.
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