Neurosymbolic AI

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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 6T

Fixing FOLIO and MALLS: Verified Annotations and an LLM-assisted Framework to Focus Human Relabeling

Eine systematische Überprüfung der Validierungsaufteilungen von extsf{FOLIO} und extsf{MALLS} zeigte hohe Raten inkorrekter FOL-Formalisierungen und mehrdeutiger NL-Sätze, die die Bewertung von KI-Modellen verzerren. Die Autoren entwickelten und veröffentlichten korrigierte Ground Truths für diese Datensätze und zeigten, wie Annotationsfehler die Bewertung modernster LLMs beeinflussen.

LLMs Neurosymbolic AI Natural Language Processing Benchmarks

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 15T

ImProver 2: Iteratively Self-Improving LMs for Neurosymbolic Proof Optimization

ImProver 2 ist ein neues neurosymbolisches Framework zur automatisierten Beweisoptimierung in Lean 4, entwickelt um Herausforderungen bei der Refaktorierung formaler mathematischer Beweise zu lösen. Es nutzt eine dateneffiziente Experten-Iterationspipeline und ein neurosymbolisches Gerüst, wodurch ein 7B-Parameter-Modell eine wettbewerbsfähige Leistung gegenüber viel größeren Modellen erzielt.

Neurosymbolic AI machine learning Proof Optimization Formal Mathematics

RESEARCHarXiv CS.AI·vor 15T

NeuroNL2LTL: A Neurosymbolic Framework for Natural Language Translation of Linear Temporal Logic

NeuroNL2LTL ist eine neurosymbolische Architektur, die gelernte Übersetzung mit formaler Verifikation vereint, um natürliche Sprache in Lineare Temporale Logik zu übersetzen. Sie nutzt ein Training mit Verifizierer im Regelkreis, bei dem Verifikationsergebnisse als Belohnungssignale für Verstärkungslernen dienen, um die formale Korrektheit zu optimieren.

reinforcement learning Neurosymbolic AI Formal verification Natural Language Processing