Sequent-Prover：训练可验证SMT推理智能体

2026年10月15日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Debargha Ganguly 等作者的论文，提出 Sequent-Prover——一类使用验证器的语言模型智能体及其后训练框架。据该报道，这类智能体在可执行的 SMT-LIB 草稿本中推理，能够编写完整的 SMT-LIB 程序、跨轮查询 Z3、检查求解器反馈并修复形式化。论文同时提出 verifier-conditioned trajectory distillation 方法用于产生这类智能体。报道未给出更多关于训练数据规模、评测结果或适用范围的细节，也未出现与早先报道相矛盾的数字或说法。目前事件进展停留在该论文发布与框架介绍阶段。

AI 根据报道生成 · 58 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。