🖥 Goedel-Prover — нейросеть, придвигающая формальные доказательства к автоматике

📌 Goedel-Prover — это открытая LLM-модель, предназначенная для автоматического вывода полных формальных доказательств в среде Lean 4. Благодаря сочетанию обучения формализации задач и итеративного режима обучения, она достигает выдающихся результатов на математических бенчмарках.

📌 Модель работает по схеме «statement formalizer + prover iterations». Сначала естественноязыковые математические задачи переводятся в формальный язык Lean 4, затем серия проверов дообучаются друг на друга — каждый следующий решает те те задачи, которые не удалось предыдущему. На benchmark miniF2F Goedel-Prover достигает 57.6% Pass@32, опережая предыдущие модели (DeepSeek-Prover-V1.5) на ~7.6%.

ℹ️ Интересный поворот — в августе 2025 вышла версия Goedel-Prover-V2, с новыми методами: scaffolded data synthesis, verifier-guided self-correction, объединение чекпоинтов (model averaging). В ней используются стратегии самокоррекции: модель сначала генерирует кандидата, затем проверяет его через компилятор Lean и вносит правки. В публичном доступе есть модель Goedel-Prover-V2-32B на Hugging Face.

🔗 Попробовать: Goedel-Prover

🔥 Полезные библиотеки Python

✅ Featuretools

📌 Featuretools — библиотека для автоматизированного создания признаков (feature engineering) в задачах машинного обучения. Она берёт таблицы данных (включая связанные/реляционные), анализирует связи между ними и автоматически генерирует новые признаки на основе правил и трансформаций. Это особенно полезно, когда нужны мощные признаки для моделей, но ручное проектирование слишком долгое или сложное.

📌 Особенности библиотеки:

🟢 Автоматическое создание признаков: генерирует сотни/тысячи новых признаков из сырых данных без ручного кодинга.
🟢 Поддержка реляционных и временных данных: можно работать с несколькими таблицами и использовать их отношения при генерации признаков.
🟢 Интеграция в ML-пайплайны: легко использовать с pandas и стандартными ML-инструментами.
🟢 Лёгкая установка и использование — есть примеры кода и документация.

⚙️ Установка:

pip install featuretools

🔢 Документация

#библиотеки

🖥 Python_Scripts

🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊🕊

Каналы с IT мероприятиями

Подписывайся,
чтобы не пропустить 👨‍💻

1. IT мероприятия для стажеров и студентов
2. IT мероприятия по РФ
3. IT мероприятия и хакатоны
4. Бесплатные IT мероприятия
5. IT мероприятия онлайн
6. IT мероприятия Москва
7. IT мероприятия Санкт-Петербург

✅ PDF Encryption Script — Python‑скрипт для защиты PDF паролем и шифрования файла.

📱 Python  3.x

📌 Скрипт позволяет зашифровать PDF‑файл с помощью числового пароля — при попытке открыть файл потребуется ввести пароль. Работает на Python и использует библиотеку PyPDF2 для обработки PDF‑структуры. Есть простая оболочка запуска: клонируешь репозиторий, устанавливаешь зависимости и запускаешь файл .py, вводя имя PDF и пароль.

📌 Фичи:

🟢 Возможность быстро защитить конфиденциальный документ перед пересылкой или хранением.
🟢 Минималистичный CLI‑инструмент — подходит для автоматизации через другие скрипты или CRON‑задачи.
🟢 Можно расширить поддержку шифрования, добавить графический интерфейс или работу с папками.

🔗 Репозиторий GitHub

#скрипты

🖥 Python_Scripts