探索知识的边界：字节跳动研发的自动逻辑推理引擎——BFS-Verifier

在追求真理与知识的浩瀚征途中，字节跳动携手前沿科技，隆重推出创新性的自动定理验证平台——BFS-Verifier。这一系统，如同智慧的灯塔，照亮了数学与逻辑学深邃的夜空。BFS-Verifier不仅仅是技术名词的简单堆砌，它代表了一次重大的突破，旨在通过高度智能化的算法，自动化解决复杂的逻辑证明问题。在传统定理证明的漫长旅程上，研究者们往往需要耗费数年乃至数十年的时间去探索一条条逻辑路径。而今，BFS-Verifier以其革命性的技术架构，大大加速了这一过程，使得人类能够以前所未有的速度验证数学命题，探索逻辑的最深层次。这不仅是对数学界的一大贡献，也是人工智能与基础科学交叉融合的一次辉煌实践，预示着我们正迈入一个理解宇宙基本规律的新纪元。

　　

字节跳动豆包大模型团队研发的bfs-prover，是一款基于大语言模型（llm）的自动化定理证明系统。它通过改进传统的广度优先搜索（bfs）算法，并结合专家迭代、直接偏好优化（dpo）等技术，显著提升了证明搜索效率。其核心创新在于长度归一化的评分启发式方法，该方法利用累积对数概率评估证明路径的优先级，从而优化搜索过程。

　　

　　

BFS-Prover的主要功能：

　　高效的证明搜索:?改进的BFS算法和长度归一化评分机制，增强了对复杂、深度推理路径的探索能力，并能动态平衡探索与利用。 　　持续学习与迭代:?系统采用闭环迭代机制：LLM生成策略-LeanDojo执行-反馈收集-数据生成-LLM优化。?持续迭代，模型不断学习新的证明策略。 　　

BFS-Prover的技术原理：

　　

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　　长度归一化评分:?通过将路径累积对数概率除以路径长度的α次方（α∈[0,1]），降低了传统BFS对深度路径的惩罚，更有效地探索复杂证明。 　　专家迭代与自过滤:?采用专家迭代框架，逐步筛选更复杂的定理进行证明。利用束搜索过滤掉简单的定理，专注于更具挑战性的问题，从而提升模型学习复杂策略的能力。 　　直接偏好优化(DPO):?基于DPO，利用编译器反馈优化策略模型，避免无效推理路径，提升搜索效率。 　　分布式架构:?采用Ray框架实现分布式并行证明搜索，充分利用多机多核GPU资源，具备近线性扩展效率。 　　与Lean4深度集成:?通过LeanDojo与Lean4紧密集成，将数学问题形式化，生成可验证的机器证明，确保证明的逻辑正确性。 　　

项目地址：

　　HuggingFace模型库: 　　arXiv技术论文: 　　

应用场景：

　　

BFS-Prover可应用于形式化数学问题的自动证明，包括解决复杂的数学竞赛题目（例如IMO），以及辅助本科生和研究生进行数学研究。其在MiniF2F测试集上取得的突破性成果，也为自动定理证明领域带来了新的技术思路。

以上就是BFS-Prover—字节豆包推出的自动定理证明系统的详细内容，更多请关注其它相关文章！