ProofBench — AI हाइब्रिड बेंचमार्क: symbolic computation + semantic proof verification system

 (github.com/Flamehaven)
1 पॉइंट द्वारा flamehaven01 2025-10-17 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें

TL;DR

ProofBench एक अगली पीढ़ी का AI हाइब्रिड बेंचमार्क और proof verification system है, जो symbolic mathematics (SymPy/Pyodide) और AI semantic analysis (multi-LLM consensus) को जोड़ता है।

यह proofs की logical structure और semantic validity का एक साथ मूल्यांकन करता है, ताकि ‘ऊपरी तौर पर सही दिखने’ वाले arguments को पहचानकर Logic Integrity Index (LII) के माध्यम से मात्रात्मक रूप से मापा जा सके।

🎯 यह क्यों बनाया गया

पारंपरिक proof verifiers

  • formal logic पर आधारित होने के कारण बहुत strict और impractical होते हैं, या
  • grammar स्तर पर रुक जाते हैं और semantic errors को पकड़ नहीं पाते,
  • computation cost अधिक होने से real-time feedback देना कठिन होता है।

ProofBench “70% symbolic + 30% semantic” हाइब्रिड approach के ज़रिए symbolic verification की rigor और AI की flexible understanding को मिलाकर बना एक AI हाइब्रिड बेंचमार्क framework है।

📊 ProofBench ऐसे सवालों की जाँच करता है

  • “क्या AI logical consistency को समझ सकता है?”
  • “अगर proof structure को graph-based तरीके से visualize किया जाए, तो क्या error patterns दिखते हैं?”
  • “semantic-based evaluation कितनी भरोसेमंद है?”
  • “क्या symbolic-और-semantic संयुक्त benchmark education, research, और AI evaluation में उपयोगी है?”

🧩 AI हाइब्रिड बेंचमार्क मेट्रिक्स

  • LII (Logic Integrity Index): logical integrity का मुख्य मापदंड
  • Coherence Variance: कई models के बीच agreement का स्तर
  • Symbolic Pass Rate: mathematical consistency का अनुपात
  • Semantic Stability: context consistency बनाए रखने की दर

ये संख्याएँ आगे चलकर AI models की “logical ability, consistency, और semantic interpretation” के मूल्यांकन के लिए एक common standard बन सकती हैं।

🔍 आर्किटेक्चर का अवलोकन

  • Symbolic Layer — SymPy को Pyodide के साथ चलाकर browser के अंदर deterministic verification
  • Semantic Layer — कई LLMs के responses का consensus-आधारित मूल्यांकन
  • Hybrid Orchestrator — 70/30 default weighting (समायोज्य), final score की गणना
  • LII Engine — logical integrity index + confidence interval की गणना
  • Justification Analyzer — dependency graph + cycle detection
  • Feedback Generator — natural language आधारित step-by-step evaluation report तैयार करना

⚙️ मुख्य फीचर्स (v3.7.2)

  • हाइब्रिड verification engine: browser के अंदर Pyodide पर SymPy execution + multi-LLM consensus-आधारित semantic analysis
  • LII (Logic Integrity Index): 0–100 score और 95% confidence interval के साथ logical consistency का मात्रात्मक मापन
  • Justification Graph: proofs के बीच dependency relations का visualization और circular reasoning की automatic detection
  • Consensus Manager: कई models के बीच agreement की गणना और coherence-based average score तैयार करना
  • Natural Feedback Generator: हर step की errors और reasons पर natural language feedback
  • UI / Dashboard: proof step results, graph view, reports, और LII score visualization
  • Docker one-click run: सिर्फ एक docker run लाइन से तुरंत उपयोग
docker run -p 3000:80 ghcr.io/flamehaven/proofbench:latest  
# → http://localhost:3000

🧱 सीमाएँ

  • semantic layer जटिल भाषाई traps से प्रभावित हो सकती है (symbolic layer इसे कुछ हद तक संतुलित करता है)
  • LII कोई official proof certificate नहीं, बल्कि एक quality metric है
  • low-spec devices पर Pyodide के initial startup cost का असर

⚡ जिन बिंदुओं पर feedback चाहिए

  • क्या 70/30 default weighting उचित है? (adaptive weight की ज़रूरत है या नहीं)
  • क्या LII + confidence interval education/research benchmark के रूप में सार्थक है?
  • क्या circular reasoning detection वास्तविक math/logic tasks में उपयोगी है?
  • browser (Pyodide) performance bottlenecks को सुधारने के लिए कोई ideas?
  • “देखने में सही लेकिन गलत” proof samples का स्वागत है 🧩

🗺️ रोडमैप

  • section-wise adaptive weighting
  • विभिन्न proof formats का support (Lean, Coq, Markdown formulas आदि)
  • LII + graph-आधारित report export templates को और मज़बूत बनाना
  • red-team benchmark बनाना (“विश्वसनीय लगने वाले लेकिन गलत” proofs का public set)

🔗 लिंक

✍️ डेवलपर टिप्पणी

ProofBench एक ऐसा tool है, जो यह परखने के लिए बनाया गया है कि AI “सही उत्तर” नहीं, बल्कि “औचित्य” को समझ सकता है या नहीं। यह logical structure, semantic consistency, और explainability को एक ही benchmark में एकीकृत करता है।

यह सिर्फ एक verifier नहीं है — बल्कि AI की reasoning ability को मापने के लिए एक नया प्रयोग-मंच बन सकता है।

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