Lean Theorem Proving Agentic Framework Proof Optimization Retrieval-Augmented Generation
摘要

本文提出 Lean Refactor,一种即插即用的检索增强型代理框架,旨在实现多目标、可控且版本鲁棒的 Lean 证明重构。针对现有方法忽视的多目标冲突、库版本兼容性脆弱及训练流水线扩展性差等挑战,该框架利用 curated 策略数据库引导冻结的代理 LLM。实验表明,其在竞赛基准上实现了超过 70% 的令牌级压缩,编译时间减少高达 60%,显著优于先前工作及 Claude Code,并展现出更强的零样本版本迁移能力。

AI 推荐理由

论文核心是通过代理策略搜索进行多目标优化,涉及任务规划与决策。

研究机构
Simon Fraser University Amazon Web Services MiroMind University of Texas at Austin
论文信息
作者 Jialin Lu, Soonho Kong, Rodrigo Stehling, Kaiyu Yang, Zhangyang Wang et al.
发布日期 2026-05-18
arXiv ID 2605.20244
相关性评分 8/10 (高度相关)