本文创新性地将激活引导技术应用于神经定理证明器,通过合成数据构建引导向量,在推理时引导 LLM 进行更结构化的推理,显著提升了策略预测的准确率和定理证明的性能,为资源受限环境下提升 LLM 形式化推理能力提供了一种轻量级且有效的方法。
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