介绍InternLM-Step-Prover，MiniF2F、Proofnet和Putnam基准测试中的SOTA数学证明器。我们的模型在MiniF2F中解决了3个IMO问题，并且解决了一个以前从未被ATP解决过的问题（IMO1983P6）。
以下是我们的模型如何证明IMO问题以及我们如何收集训练数据集的方法：
我们在这里开源了我们的模型和训练数据集。
📑Arxiv: https://arxiv.org/abs/2407.17227
🤗Model: https://huggingface.co/internlm/internlm2-step-prover
📊Dataset: https://huggingface.co/datasets/internlm/Lean-Github
💻Github: https://github.com/InternLM/InternLM-Math
讨论总结
本次讨论主要围绕新发布的数学证明模型InternLM-Step-Prover，该模型在MiniF2F、Proofnet和Putnam基准测试中表现出色，解决了3个IMO问题，其中包括一个以前未被自动定理证明器解决的问题（IMO1983P6）。讨论中涉及了对当前大型语言模型（LLMs）智能程度的辩论，以及对人工智能未来发展的看法。主要观点包括LLMs是否具备真正的智能、数学证明作为智能的标志、对“智能”定义的重新思考、AI持续学习的重要性以及达到人工通用智能（AGI）的潜在路径。
主要观点
- 👍 LLMs是否具备真正的智能
- 支持理由：一些人认为LLMs能够证明数学定理是智能的体现。
- 反对声音：另一些人认为LLMs仅仅是基于统计预测单词，不具备真正的智能。
- 🔥 数学证明作为智能的标志
- 正方观点：能够证明数学定理是智能的一个重要标志。
- 反方观点：当LLM能够做到这一点时，一些人改变了对智能的看法。
- 💡 对“智能”定义的重新思考
- 随着LLMs在解决复杂问题上的进步，一些人开始重新定义“智能”的含义，认为这个词变得几乎无意义。
- 👀 AI持续学习的重要性
- 有人提出，当前的AI需要能够持续学习，才能真正达到人类的智能水平。
- 🚀 达到人工通用智能（AGI）的潜在路径
- 尽管AI在某些领域取得了巨大进步，但仍需多个重大突破才能达到人工通用智能（AGI）。
金句与有趣评论
- “😂 LLMs are not intelligent. Predicting words is just statistics. True intelligence requires doing something like proving mathematical theorems.”
- 亮点：直接指出LLMs的局限性，强调数学证明作为智能的标志。
- “🤔 I remember when the Turing test alone was enough proof for intelligence lol. crazy how fast that got dropped.”
- 亮点：反映了随着技术进步，对智能的定义和验证标准也在不断变化。
- “👀 The state of the question ‘Are current LLMs intelligent?’: 1. According to most definitions of intelligence from 2010 or earlier (including those from ML researchers), current LLMs absolutely are intelligent. 2. According to most definitions of intelligence published since LLMs became big, the term ‘intelligence’ is basically meaningless.”
- 亮点：展示了不同时间点对智能定义的变化，以及LLMs对这一概念的影响。
情感分析
讨论的总体情感倾向是积极的，大部分评论者对InternLM-Step-Prover的发布表示赞赏和期待。主要分歧点在于对LLMs智能程度的定义和理解，一些人认为LLMs具备真正的智能，而另一些人则持怀疑态度。这种分歧可能源于对智能定义的不同理解和AI技术发展的快速变化。
趋势与预测
- 新兴话题：对LLMs智能程度的深入辩论可能会引发更多关于人工智能定义和标准的讨论。
- 潜在影响：随着AI在数学证明等领域的进步，可能会推动对人工智能持续学习和AGI发展的更多研究。
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