命题形式化转换
将数学命题（如论文中的非形式化定理）转化为形式化语言描述，利用自然语言处理模块自动提取关键逻辑节点。
通过递归分解算法将原始命题拆解为多层子目标，形成可独立验证的证明链（Proof Chain）。
自然语言意图映射
分析论文中的自然语言描述细节（如“存在性证明需构造反例”），生成与形式化证明目标对应的语义标签。
二、形式化证明生成Lean 4 代码生成
基于 DeepSeek-V3 的代码生成能力，自动输出与子目标对应的 Lean 4 代码框架，包含定理声明和环境依赖。
采用 DSP（Draft, Sketch, Prove）范式，首先生成自然语言草稿，再转换为代码骨架，最终补全严格证明步骤。
引理库交互匹配
调用内置数学引理库（含 50 万条形式化数学知识），自动匹配候选引理辅助填充证明细节。
对未覆盖的引理触发自主学习机制，通过递归定理生成管道扩展知识库。
三、动态修正与验证错误定位反馈
在 Lean 4 验证失败时，通过反向传播机制定位错误步骤（如类型不匹配或逻辑跳跃），生成备选修正策略。
提供多路径候选方案（平均每个错误点生成 3-5 条修正建议），支持用户交互式选择。
多模型协同优化
7B 模型优先处理有限基数、组合数学等特定领域问题，其生成结果作为 671B 模型的输入约束条件。
两个模型通过 GRPO 强化学习策略共享成功证明路径，优化全局推理效率。
四、应用案例实例论文形式化加速：对于 300 页非形式化数学论文，系统在 72 小时内完成全篇定理的 Lean 4 代码生成与验证，错误修正迭代次数降低至平均每个定理 1.2 次。
跨领域知识迁移：在代数拓扑领域研究中，通过迁移抽象代数引理库中的群论知识，成功验证高维流形分类定理的 27 个子目标。
五、性能指标验证覆盖率：在 AIME 24/25 测试集中，完整证明链生成成功率超过 88.9%。
效率提升：相较于传统手工形式化验证，处理速度提升 50-70 倍
支持资源1个API Key调用全球主流模型（GPT/Claude/Gemini/Llama等）
统一接入标准，无需为不同平台重复开发接口
智能路由系统自动选择最优服务节点
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