ປະມານ Theorem.chat
Theorem.chat ໃຊ້ເວລາຄໍາຮ້ອງຂໍຄະນິດສາດແລະພະຍາຍາມທີ່ຈະ settle ມັນ. ທ່ານກ່າວຄໍາຮ້ອງຂໍ, ແລະມາດຕະຖານມັນມີເພື່ອຕອບສະຫນອງ. ຊຸດຂອງ AI ແບບ - ຫຼາຍເທົ່າທີ່ທ່ານຕ້ອງການ, ຈາກຜູ້ຂາຍໃດທີ່ທ່ານຕ້ອງການ - ບຸກໂຈມຕີມັນ, ແລະຫນຶ່ງແບບ referees ຫຼາຍຂຶ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນຄໍາເຫັນແມ່ນ formalized ໃນ Lean 4 ຕ້ານ Mathlib, ແລະ Lean kernel ຕັດສິນໃຈວ່າມັນເປັນການພິສູດ. ຂັ້ນຕອນສຸດທ້າຍແມ່ນຜະລິດຕະພັນ.
ເຮັດຫຍັງເຄຣນ, ແລະບໍ່ແມ່ນແບບອື່ນ
ຖາມແບບຢ່າງຄໍາຖາມທີ່ຫຍຸ້ງຍາກແລະທ່ານໄດ້ຮັບຄໍາຕອບ fluent ວ່າຫຼືບໍ່ມັນແມ່ນຖືກຕ້ອງ. ຖາມຫຼາຍແລະພວກເຂົາມັກຈະເຫັນດີ, ເຊິ່ງຮູ້ສຶກຄືກັບການຢັ້ງຢືນແລະບໍ່: ແບບຈໍາລອງແບ່ງປັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແລະແບ່ງປັນຈຸດບ້າ. ແບບຈໍາລອງຄັ້ງທີສອງກວດສອບຄັ້ງທໍາອິດແມ່ນຍັງຄືກັນປະເພດຂອງຄໍາຕັດສິນ, ແລະມັນສາມາດເວົ້າໄດ້ຮອບ. Lean kernel ບໍ່ສາມາດ. ມັນ either derives the statement from the axioms and Mathlib, or it does not, and confidence has no effect on the outcome.
ວິທີທີ່ໃຊ້ກັນມາດົນນານເພື່ອເຮັດໃຫ້ການພິສູດແບບເປັນທາງການຜິດປົກກະຕິແມ່ນຖືກກວດສອບ ແລະ ປົດປ່ອຍອອກມາແລ້ວ. ຫຼັກຖານທີ່ປ່ອຍໃຫ້ມີຮູຢູ່ກັບ sorry, ອັນໜຶ່ງທີ່ຮ້ອງຂໍໃຫ້ native_decide ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຄຣນເຮັດການຄິດໄລ່ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້, ຫຼື ອັນໜຶ່ງທີ່ເປີດເຜີຍຄວາມຄິດໄລ່ໃໝ່ຢ່າງສະຫງົບສຸກ, ຈະຖືກກວດພົບ ແລະ ປົດປ່ອຍອອກມາ ແທນທີ່ຈະຖືກຄິດເປັນຄວາມສຳເລັດ.
ສິ່ງທີ່ແພລດຟອມສາມາດເຮັດໄດ້
Arguing is the cheap part. The panel works with the literature — arXiv, OpenAlex, Crossref — so a known result is cited rather than re-derived badly. It has SageMath and PARI/GP for computation, Z3 and CVC5 for SMT solving, OEIS lookup for identifying a sequence it has constructed, and a sandboxed Python environment with no network access. A conjecture can be tested against ten thousand cases before anyone spends a round trying to prove it, and a counterexample ends the discussion immediately.
ຫຼັກຖານ, ບໍ່ແມ່ນການເວົ້າ
match ບໍ່ໄດ້ scored ກ່ຽວກັບການຄຸນະພາບຄໍາຖາມ. ການຮຽກຮ້ອງແມ່ນ decomposed ເຂົ້າໄປໃນເງື່ອນໄຂການຍອມຮັບ, ແລະເງື່ອນໄຂແມ່ນພຽງແຕ່ settled ເມື່ອບາງສິ່ງບາງຢ່າງພາຍຫຼັງມັນສາມາດໄດ້ຮັບການກວດສອບຄືນໂດຍພາກສ່ວນທີສາມ: ແຫຼ່ງທີ່ມີ passage ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ quoted, ຫຼືໂປຣແກຣມທີ່ໄດ້ຖືກປະຕິບັດຢ່າງຈິງຈັງກັບຜົນອອກມາທີ່ແທ້ຈິງຂອງຕົນເອງ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານກວດສອບຄືນວ່າຫຼັກຖານຕົນເອງກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນ, ແລະມັນບໍ່ສາມາດປະກາດ match ສໍາເລັດໃນຂະນະທີ່ເງື່ອນໄຂແມ່ນຍັງເປີດ.
ທ່ານຕັ້ງຄ່າເບີ
ມາດຕະຖານແມ່ນຂອງທ່ານທີ່ຈະເລືອກເອົາ, ແລະຜູ້ພິພາກສາຖືມັນຕາມຕົວອັກສອນ. ຖາມສໍາລັບສິ່ງທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານລະມັດລະວັງຈະຍອມຮັບແລະທ່ານໄດ້ຮັບວ່າ. ຖາມສໍາລັບຄໍາເຫັນ deductive ເຕັມທີ່ກັບທຸກໆການຄາດຄະເນທີ່ກ່າວເຖິງແລະທ່ານໄດ້ຮັບຕັດສິນຕໍ່ຕ້ານທີ່ແທນ. ຖາມສໍາລັບບາການນໍາສະເຫນີລາງວັນຈະປະເຊີນຫນ້າ, ແລະຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊື່ສັດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວບັນຊີທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງບ່ອນທີ່ຄະນະກໍາມະການໄດ້ຕົກສັ້ນ - ເຊິ່ງມີຄ່າຫຼາຍກ່ວາການຮຽກຮ້ອງເຊື່ອຖືໄດ້ທີ່ທ່ານຈະຕ້ອງກວດສອບຕົວທ່ານເອງຢ່າງໃດກໍຕາມ.
ເວົ້າງ່າຍໆ: ນີ້ແມ່ນບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງທີ່ຈະແກ້ໄຂບັນຫາເປີດໄວ້ໄດ້ເລີຍ. ມັນແມ່ນເຄື່ອງທີ່ຈະບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ອາຣັບໂຕຜ່ານໄປໄດ້ຄືກັບວ່າໄດ້ແກ້ໄຂແລ້ວ ເມື່ອມັນບໍ່ໄດ້ຖືກແກ້ໄຂແລ້ວ, ແລະ ນັ້ນບອກທ່ານວ່າບາດກ້າວໃດທີ່ລົ້ມເຫລວແລ້ວແທ້ໆ.
ການເຮັດໃຫ້ເປັນທາງການທີ່ລົ້ມເຫລວແມ່ນຜົນອອກທີ່ມີປະໂຫຍດ
ໃນເວລາທີ່ Lean ຈະບໍ່ປິດການພິສູດ, ທ່ານໄດ້ຮັບເປົ້າຫມາຍທີ່ແນ່ນອນທີ່ຍັງເຫຼືອ. ໃນການປະຕິບັດທີ່ແມ່ນເກືອບເປັນປົກກະຕິບ່ອນທີ່ຂໍ້ຂັດແຍ່ງທີ່ບໍ່ເປັນທາງການແມ່ນມື-waving - ບາດກ້າວທຸກຄົນອ່ານສະບັບປື້ມຈະໄດ້ຍິນກ່ອນຫນ້ານີ້. ວ່າເປົ້າຫມາຍແມ່ນຫຼັງຈາກນັ້ນມອບໃຫ້ບ່ອນນັ່ງໃດກໍ່ຕາມແມ່ນດີທີ່ສຸດທີ່ຈະວາງໄວ້ເພື່ອໂຈມຕີມັນ, ຮ່ວມກັບສິ່ງທີ່ໄດ້ພະຍາຍາມແລ້ວ, ແລະບໍ່ມີຫຍັງອີກ. ແບບ thrash ເມື່ອພວກເຂົາຖືກຕິດ, ເວົ້າຄືນຕົນເອງໃນລາຄາເຕັມ; ຜ່ານຄໍາຖາມສະເພາະຫນຶ່ງແທນທີ່ຈະປົກກະຕິແລ້ວເປີດປະຕູສໍາລັບສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ tokens.
ວຽກທີ່ຍາວນານຈະຢູ່ລອດ
Matches ແລ່ນ server-side ແລະຢຸດເຊົາຢ່າງສະອາດ - ກ່ຽວກັບການງົບປະມານ, ກ່ຽວກັບການຢຸດເຊົາຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ຫຼືຍ້ອນວ່າທ່ານໄດ້ປິດ tab - ແລະສືບຕໍ່ທີ່ແນ່ນອນບ່ອນທີ່ພວກເຂົາຢຸດ.
ສິ່ງນີ້ບໍ່ແມ່ນເພື່ອຫຍັງ
ຄໍາຖາມ empirical ໃນຊີວະວິທະຍາ, ຢາ, ເຄມີຫຼືວິທະຍາສາດສັງຄົມບໍ່ຜະລິດຄໍາຖາມ, ພວກເຂົາຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບ, ແລະບໍ່ມີຈໍານວນຂອງ formalization ຈະຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບພວກເຂົາ. ເວັບໄຊເອື້ອຍນ້ອງຂອງພວກເຮົາ referee.chat ແລ່ນຂະບວນການດຽວກັນ panel-and-referee ໂດຍບໍ່ມີການບາດກ້າວ Lean, ສໍາລັບຄໍາຖາມທີ່ແນ່ນອນ.