Towards a Common Framework for Autoformalization

📄 arXiv: 2509.09810v3 📥 PDF

作者: Agnieszka Mensfelt, David Tena Cucala, Santiago Franco, Angeliki Koutsoukou-Argyraki, Vince Trencsenyi, Kostas Stathis

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-11 (更新: 2025-12-15)

备注: Presented at NeLaMKRR@KR, 2025 (arXiv:2511.09575). A shorter version of this work will appear in the Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026)

💡 一句话要点

提出自动形式化通用框架，促进不同领域AI系统交叉融合

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自动形式化 形式化方法 大型语言模型 定理证明 人工智能

📋 核心要点

  1. 现有自动形式化研究分散在不同领域，缺乏统一的方法论和基准，阻碍了领域间的知识共享和协同发展。
  2. 论文提出一个通用的自动形式化框架，旨在连接数学形式化、自然语言推理等领域，促进方法和技术的交叉应用。
  3. 该框架通过统一视角审视不同领域的自动形式化实例，为未来AI系统的发展提供理论基础和实践指导。

📝 摘要（中文）

自动形式化是指利用交互式定理证明器（证明助手）自动地将数学形式化。深度学习，特别是大型语言模型（LLMs）的进步推动了其快速发展。最近，该术语已扩展到数学之外，描述了将非正式输入转换为正式逻辑表示的更广泛任务。与此同时，越来越多的研究探索使用LLM将非正式语言转换为用于推理、规划和知识表示的形式化表示，但通常没有明确地将此过程称为自动形式化。因此，尽管处理的任务相似，但这些研究领域在很大程度上独立发展，限制了共享方法、基准和理论框架的机会，而这些机会本可以加速进展。本文旨在回顾可以被认为是自动形式化的显式或隐式实例，并提出一个统一的框架，鼓励不同领域之间的交叉融合，以推进下一代人工智能系统的发展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动形式化领域缺乏统一框架的问题。现有方法分散在数学形式化、自然语言理解等不同领域，各自独立发展，导致资源浪费和重复研究。不同领域的研究者难以借鉴彼此的经验和技术，阻碍了自动形式化技术的整体进步。

核心思路：论文的核心思路是构建一个通用的自动形式化框架，将不同领域的自动形式化任务统一到一个共同的理论和实践体系下。通过定义清晰的术语、概念和流程，促进不同领域研究者之间的交流和合作，加速自动形式化技术的发展。

技术框架：论文提出一个概念性的框架，而非具体的算法或模型。该框架包含以下几个关键组成部分：1) 输入表示：定义非正式输入的表示形式，例如自然语言文本、数学公式等；2) 形式化目标：明确形式化输出的目标，例如逻辑表达式、定理证明等；3) 转换模型：利用机器学习模型（特别是LLM）将非正式输入转换为形式化输出；4) 验证机制：验证形式化输出的正确性和有效性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了一个跨领域的通用自动形式化框架，打破了不同领域之间的壁垒。该框架强调了自动形式化的核心要素，并为未来的研究提供了统一的视角和方向。通过促进不同领域之间的交叉融合，有望加速自动形式化技术的创新和应用。

关键设计：论文没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。该论文的重点在于概念框架的构建，旨在为未来的研究提供指导。未来的研究可以基于该框架，探索不同的模型架构、训练方法和验证策略，以提高自动形式化的性能和效率。

📊 实验亮点

该论文的主要贡献在于提出了一个通用的自动形式化框架，为该领域的研究提供了一个统一的视角。论文通过分析不同领域的自动形式化实例，总结了其共性特征，并提出了一个包含输入表示、形式化目标、转换模型和验证机制的通用框架。该框架为未来的研究提供了理论基础和实践指导，有望促进自动形式化技术的创新和应用。由于是框架性论文，没有具体的实验结果。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：数学定理证明、软件验证、智能合约开发、自然语言理解和知识图谱构建。通过自动将非正式描述转换为形式化表示，可以提高系统的可靠性、安全性和可解释性，并促进人机协作。

📄 摘要（原文）

Autoformalization has emerged as a term referring to the automation of formalization - specifically, the formalization of mathematics using interactive theorem provers (proof assistants). Its rapid development has been driven by progress in deep learning, especially large language models (LLMs). More recently, the term has expanded beyond mathematics to describe the broader task of translating informal input into formal logical representations. At the same time, a growing body of research explores using LLMs to translate informal language into formal representations for reasoning, planning, and knowledge representation - often without explicitly referring to this process as autoformalization. As a result, despite addressing similar tasks, the largely independent development of these research areas has limited opportunities for shared methodologies, benchmarks, and theoretical frameworks that could accelerate progress. The goal of this paper is to review - explicit or implicit - instances of what can be considered autoformalization and to propose a unified framework, encouraging cross-pollination between different fields to advance the development of next generation AI systems.