論文の概要: Advancing mathematics research with generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07420v2
• Date: Wed, 12 Nov 2025 02:42:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.153809
• Title: Advancing mathematics research with generative AI
• Title（参考訳）: 生成AIによる数学研究の促進
• Authors: Lisa Carbone,
• Abstract要約: 本稿では,生成型AIモデルを用いて数学研究を進展させる方法について論じる。 生成的AIモデルの設計を有利にすることで、数学者はそれらを強力な対話型アシスタントとして利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main drawback of using generative AI models for advanced mathematics is that these models are not logical reasoning engines. However, Large Language Models, and their refinements, can pick up on patterns in higher mathematics that are difficult for humans to see. By putting the design of generative AI models to their advantage, mathematicians may use them as powerful interactive assistants that can carry out laborious tasks, generate and debug code, check examples, formulate conjectures and more. We discuss how generative AI models can be used to advance mathematics research. We also discuss their integration with Computer Algebra Systems and formal proof assistants such as Lean.
• Abstract（参考訳）: 先進数学において生成AIモデルを使用する主な欠点は、これらのモデルが論理的推論エンジンではないことである。 しかし、大規模言語モデルとその洗練は、人間が見るのが難しい高度な数学のパターンを拾い上げることができる。 生成AIモデルの設計を有利にすることで、数学者はそれらを強力な対話型アシスタントとして利用して、面倒なタスクを実行したり、コードを生成してデバッグしたり、例を確認したり、予想を定式化したりすることができる。 本稿では,生成型AIモデルを用いて数学研究を進展させる方法について論じる。 また、Computer Algebra SystemsとLeanのような正式な証明アシスタントとの統合についても論じる。

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