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姚以山 2025-05-14 【足球】 9376 人已围观

机器之心报道⑬、本周二⑪，我们报道了菲尔兹奖得主陶哲轩的一个开源项目 ——在大模型的协助下编写了一个概念验证软件工具③，来验证涉及任意正参数的给定估计是否成立⑨。

在项目中⑦，他开发了一个用于自动证明分析中估计值的框架①。估计值是 X≲Y）或 X≪Y）形式的不等式❶。

这才几天的时间⑪，这个估计验证工具的 2.0 版本就来了⑫！

陶哲轩对该工具进行了两次全面改进②。

首先⑦，他将其改造成一个基础的证明助手④，同时能够处理一些命题逻辑⑲；接着⑰，他根据评论者的反馈⑰，将其改造成一个更加灵活的证明助手⑤，它也由功能强大的 Python 符号代数包 sympy 提供支持⑰。

陶哲轩认为现在得到了一个稳定的框架⑭，并可以进一步扩展该工具⑲。他最初的目标只是自动化标量函数渐近估计的证明❶，但原则上可以继续向该工具添加策略⑥、新的 sympy 类型和引理⑰，以处理范围广泛的其他数学任务⑳。

该证明助手的 2.0 版本已经上传到了 GitHub⑧。同样地⑨，与自己以前的编码一样❸，陶哲轩最终「严重」依赖大语言模型的帮助来理解 Python 和 sympy 的一些细节⑰，其中 Github Copilot 的自动补全功能尤其有用⑤。

虽然该工具支持全自动证明⑫，但陶哲轩决定现在更多地关注半自动交互式证明❸，其中人类用户提供高级「策略」⑫，然后证明助手执行必要的计算⑲，直到证明完成③。

GitHub 地址：https://github.com/teorth/estimates

根据项目简介⑧，这是一个利用 Python 开发的轻量级证明助手⑭，其功能远逊于 Lean⑫、Isabelle 或 Rocq 等完整证明助手❶，但希望它能够轻松用于证明一些简短而繁琐的任务⑩，例如验证一个不等式或估计是否由其他不等式或估计推导出来⑯。该助手的一个具体目标是为渐近估计提供支持⑯。

具体实现过程④、下载相关文件后⑦，即可在 Python 中启动证明助手①，只需输入「from main import *」并加载一个预先制作的练习即可▓。以下是其中一个练习：

这是证明助手对以下问题的形式化描述：如果 x, y, z 是正实数❷，且 x2y 且 y3z+1⑦，则证明 x7z+2④。

证明助手的工作方式是：用户指示助手使用各种「策略」来简化问题⑧，直到问题得到解决⑱。在本例中⑥，该问题可以通过线性算法求解⑫，具体形式化为「Linarith 」策略：

如果有人想更详细地了解线性算法的工作原理⑳，可以使用「verbose」标志来运行此策略⑱。

有时⑫，证明过程会涉及情况拆分▓，最终的证明会呈现出树状结构⑬。这里有个例子：其务是证明假设 ∧ 且 ∧ 蕴涵 ∧：

这里❸，根据使用的三种策略对证明进行「伪精益」描述：策略「cases h」 1 对假设「 h1」进行情况拆分⑲，然后在两种情况下分别应用「simp_all」策略来简化⑰。

该工具支持渐近估计❸。陶哲轩找到了一种在 Sympy 中实现量级形式化的方法⑦。事实证明⑯，Sympy 在某种意义上已经可以原生实现非标准分析：它的符号变量有一个「is_number」标志⑳，基本上对应于非标准分析中「标准」数的概念⑪。

举例而言⑭，数字 3 的「sympy」版本「S 」有「S .is_number == True」⑬，因此是标准的⑦；而整数变量「n = Symbol 」有「n.is_number == False 」⑤，因此是非标准的❸。

对数线性规划求解器还可以通过相当强力的「分支」方法处理低阶项❶。

陶哲轩计划开始开发用于估计符号函数的函数空间范数工具❶，例如创建一些策略来部署诸如 Holder 不等式和 Sobolev 嵌入不等式之类的引理①。Sympy 框架看起来足够灵活④，可以为这些类型的对象创建更多对象类⑩。目前▓，他只有一个概念验证引理来说明这个框架③，即算术平均 - 几何平均引理⑮。

陶哲轩最后表示⑲，他对这个证明助手的基本框架非常满意⑦，因此愿意接受进一步的建议或新功能的贡献③，例如引入新的数据类型⑭、引理和策略⑩，或者一些示例问题⑨。这些问题应该很容易被这个助手解决❷，但目前由于缺乏合适的策略和引理而超出了它的能力⑮。

数学形式化证明实验纪实①、而就在刚刚⑪，陶哲轩又发了一个新项目⑯。

他最近尝试了一个小实验：尝试利用现代自动化工具来半自动地形式化一个一页纸的数学证明⑳。这个证明来自他在 Equational Theories Project 中的合作者 Bruno Le Floch⑨。

视频演示：https://www.youtube.com/watch?v=cyyR7j2ChCI

讨论地址：https://leanprover.zulipchat.com/#narrow/channel/458659-Equational/topic/Alternative.20proofs.20of.20E1689.E2.8A.A2E2

GitHub 链接：https://github.com/teorth/estimate_tools/blob/master/EstimateTools/test/equational.lean

陶哲轩尝试「盲做」这个证明⑦，即不真正理解证明结构的前提下⑦，直接用工具去拼出形式化过程⑲。他用约 33 分钟完成了形式化过程⑳。对他来说①，这是一种很不一样的工作方式 —— 不靠对整个证明的大局理解⑪，而是完全依赖于工具处理逻辑细节⑰。

在 Zulip 讨论中⑰，Bruno Le Floch 最初指出⑩，在论文中「E1689-E2 的所有已知证明都是计算机辅助」这一说法太绝对了④。他自己后来给出了一个更具可读性的「人类版本」③，虽有些步骤灵感来自 prover9⑳，但整体不应算作纯计算机证明⑲。

陶哲轩回应：那我们可以更新 blueprint⑬，并在论文中注明我们在项目中得到了一个非计算机生成的版本⑳。

故事就此开始⑥，陶哲轩选择做一个实验⑭。「我尝试完全基于 Bruno 的草稿⑩，一步步进行形式化①，过程非常依赖 Copilot 和 Lean 的 canonical 策略③。」他将原稿拆解成细小逻辑单元❷，让工具处理约一半细节⑯，剩下的由自己手动填补⑥，完成了一个可以通过验证的 Lean 形式化证明③，还录了视频上传到 YouTube▓。

实际证明⑳， 虽然这种方法看起来有点机械⑮，但对于结构不强⑤、以技术推导为主的证明⑳，是有效的②。AI 工具可以代劳大量繁琐推理⑨，让人专注于「如何表达」而不是「是否合理」⑤。

这场实验还暴露出一些 Lean 项目协作工具的问题⑱。目前项目使用的 blueprint 工具只支持每个命题绑定一个证明版本▓。如果要同时记录人类证明和 AI 生成的版本⑮，会发生覆盖⑰，管理混乱⑤。

如果你对这个话题感兴趣⑦，建议直接查看 Zulip 讨论区❶，了解更多一线协作细节⑬。

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