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了解 Vibe 证明
如何让法学硕士通过可验证的、逐步的逻辑进行推理（第 1 部分）《理解氛围证明》一文首先出现在《走向数据科学》上。
来源:走向数据科学“我无法创造的东西，我就不理解”
— 出自 R. Feynman
Vibe Coding 之后，我们似乎进入了 Vibe Proving（非常小众，但更酷）的时代：DeepMind 在国际数学奥林匹克竞赛中赢得金牌，Harmonic 解决了数论中的一个不平凡的问题，并且历史上第一次人工智能系统似乎正在做严肃的数学。
与此同时，我们不断地被提醒法学硕士产生了幻觉：似乎我们手头有一个悖论。如果法学硕士既能产生垃圾文本（包括数学证明），又能产生正确的推理（包括数学推理），我们如何判断哪些模型完成是好的，哪些是幻觉？
LinkedIn 长度的简短答案是，我们使用法学硕士来生成数学推理，然后我们将我们的信任外化到验证它的特殊软件。但这个简短的答案又引发了新的问题：
撰写有关“法学硕士和数学”等宏大想法的文章很诱人，在尽可能普遍的环境中提供直观、非严格的答案。举个例子，这就是一本新书试图向您推销整个“数学和计算机”故事的方式：
几个世纪以来思想家一直在寻求的“真理神谕”，一种明确验证或反驳任何数学或逻辑断言的工具。 （……）[本书]为一个长期存在的谜团提供了深刻的答案：计算机能否揭示普遍真理？
我们将在这里做完全相反的事情。我们将从头开始构建一个 LLM-for-proofs 系统，而不是听起来奇迹般的词语和类比，其目标是为简单的场景提供准确的答案：我们获得了精确性，交换了一些通用性。我们不追求大局观论，而是努力寻找可用于简单“证明”的可检查脚本。我们将指南分为两部分，也可以单独欣赏：
现在，系好安全带，克隆存储库和代码。
证明正确意味着什么？
—G. H.哈代