Neurosymbolic AI

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RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 7j

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

Une inspection systématique des divisions de validation de extsf{FOLIO} et extsf{MALLS} a révélé des taux élevés de formalisations FOL incorrectes et de phrases NL ambiguës, faussant l'évaluation des modèles d'IA. Les auteurs ont développé et publié des vérités fondamentales corrigées pour ces ensembles de données, démontrant l'impact des erreurs d'annotation sur l'évaluation des LLM de pointe.

LLMs Neurosymbolic AI Natural Language Processing Benchmarks

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 16j

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

ImProver 2 est un nouveau cadre neurosymbolique pour l'optimisation automatisée des preuves en Lean 4, conçu pour relever les défis de la refactorisation des preuves mathématiques formelles. Il utilise un pipeline d'itération d'experts économe en données et un échafaudage neurosymbolique, permettant à un modèle de 7 milliards de paramètres d'atteindre des performances compétitives par rapport à des modèles beaucoup plus grands.

Neurosymbolic AI machine learning Proof Optimization Formal Mathematics

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 16j

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

NeuroNL2LTL est une architecture neurosymbolique unifiant la traduction apprise et la vérification formelle pour traduire le langage naturel en Logique Temporelle Linéaire. Elle utilise un entraînement avec vérificateur dans la boucle, où les résultats de vérification servent de signaux de récompense pour l'apprentissage par renforcement, optimisant la correction formelle.

reinforcement learning Neurosymbolic AI Formal verification Natural Language Processing