Towards a Common Framework for Autoformalization
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Autoformalization通用框架，促进AI系统在形式化推理领域的交叉融合。
🎯 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
- 现有Autoformalization研究分散在不同领域，缺乏统一的方法论和基准，阻碍了该领域的快速发展。
- 论文提出一个通用的Autoformalization框架，旨在促进不同领域之间的知识共享和方法借鉴，加速AI系统发展。
- 该框架通过回顾现有Autoformalization实例，识别共性，并为未来研究提供统一的视角和方向。
📝 摘要（中文）
Autoformalization（自动形式化）指的是使用交互式定理证明器（证明助手）自动进行形式化，特别是数学的形式化。深度学习，尤其是大型语言模型（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，用于描述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——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是独立发展，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Autoformalization领域缺乏统一框架的问题。现有方法分散在数学形式化、推理、规划和知识表示等不同领域，各自独立发展，导致资源浪费和重复研究。缺乏通用基准和评估标准也使得不同方法难以比较和改进。
核心思路：论文的核心思路是识别不同领域Autoformalization任务的共性，抽象出一个通用的框架，从而促进知识共享和方法借鉴。通过统一的视角，研究人员可以更容易地理解不同方法的优缺点，并在此基础上进行创新。
技术框架：论文并没有提出一个具体的算法或模型，而是提出了一个概念性的框架。该框架的核心在于定义Autoformalization任务的通用输入、输出和处理流程。输入是非正式的自然语言描述，输出是形式化的逻辑表示。处理流程包括预处理、转换和后处理等阶段。框架鼓励研究人员在这些阶段探索不同的技术，例如大型语言模型、符号推理和知识图谱等。
关键创新：论文的关键创新在于提出了Autoformalization的通用框架，将不同领域的相关研究统一起来。这有助于打破领域壁垒，促进跨学科合作，加速Autoformalization领域的发展。此外，该框架还为未来的研究提供了指导，帮助研究人员更好地理解和解决Autoformalization问题。
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。它主要关注于概念框架的构建，旨在为未来的研究提供一个统一的视角和方向。未来的研究可以基于该框架，探索不同的技术和方法，例如设计更有效的转换模型、开发更鲁棒的评估指标等。
📊 实验亮点
该论文的主要贡献在于提出了一个Autoformalization的通用框架，而非具体的实验结果。它通过回顾现有研究，识别了不同领域Autoformalization任务的共性，并提出了一个统一的视角。该框架旨在促进不同领域之间的知识共享和方法借鉴，加速Autoformalization领域的发展。
🎯 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、智能合约安全分析、自然语言理解和知识图谱构建等。通过将非正式的自然语言描述转换为形式化的逻辑表示，可以实现自动化推理和验证，提高系统的可靠性和安全性，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.