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今天的主题是：TrustGeoGen: Scalable and Formal-Verified Data Engine for Trustworthy Multi-modal Geometric Problem Solving

Summary

本研究介绍了TrustGeoGen，一个用于生成可靠多模态几何问题解决数据的可扩展数据引擎。该引擎通过形式化验证来确保推理路径的逻辑连贯性，从而解决了现有数据集中常见的模态碎片化和信任缺陷问题。它通过自举机制自动增加问题的复杂性，并利用GeoExplore系列算法生成多解决方案和自我反思回溯数据。由此产生的GeoTrust数据集（包含20万个样本）和GeoTrust-test测试集（包含不同难度级别的240个样本）被用于评估，结果显示当前的多模态大型语言模型在处理复杂几何问题时表现出显著局限性，但经过TrustGeoGen验证数据训练的模型展现出更好的性能和泛化能力，即使在未见过的数据集上也是如此。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.15780