外围结构较为简练，医保药离现在还未接入商业化内容，全体来说是一款颇具潜力的产品。

经过Searchformer，服务咱们发现终究得到的模型比原始的A*查找模型更好，由于它具有更短的查找轨道。在经过堵塞或许在堵塞的终究阶段，再晋者购咱们在模型查看点（checkpoint）进步行机制分析。

表格如下：别跑咱们在进行迭代练习时，不只在不断添加更多的证明，还在迭代地添加更多的陈说。咱们在途径集32进步行了评价，腿年此前的最佳水平是DeepSeekProver，他们在经过监督微调或强化学习后有一些变体。在咱们的数据会集有两种现实：医保药离一种被称为原子现实（atomicfacts），另一种被称为揣度现实（inferfactor）。

咱们开端搜集了6万个样本，服务然后进行了许多的质量挑选，终究得到了1000个多样化的样本。例如，再晋者购你可以看到这儿的符号r1是最大的成分之一，咱们将其视为代表r1联络的躲藏状况。

例如，别跑关于主动办法化，别跑咱们该怎么扩展主动办法化？咱们怎么高效且有用地进行证明查找？咱们怎么运用理论改善中的层次结构，以及怎么实在学习数学笼统？此外，咱们怎么运用现有的数学常识，以及怎么谐和专家型和通才型办法？首要是，咱们怎么实在完结大规划的主动办法化？在进行主动办法化时，实践上存在许多应战。

因而，腿年一个敞开性应战和未来方向是怎么规划出更适合这种办法的数学以及运用这些数学库的更好的模型和检索机制。其他一些作用，医保药离比方咱们之前说到的Lean-Workbook，它是一个巨大的练习数据集，但不幸的是，其间只需很小一部分练习数据是有证明的。

这样，服务当一个模型的容量更大时，跟着咱们添加更多陈说，模型的体现也会更好。例如，再晋者购非办法化的问题或许是这样的，但办法化后的问题或许缺失了一些条件，或许终究变成了一个彻底不同的问题。

咱们以为这种参数同享的办法可以解锁更好的泛化功能，别跑但这只是潜在的一种办法，还有其他办法可以改善架构。每次A查找器在查找空间中创立一个新节点时，腿年咱们实践上就在轨道中刺进一个创立操作。