MOTO-Autonomous-ASI

启动后自动跑数天,自主生成数学定理和证明

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 16 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 95
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可本地部署使用。

项目预览

MOTO-Autonomous-ASI 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队Intrafere
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可本地部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-inference,ai-research,automated-discovery,automated-proof-generation,automated-theorem-discovery,automated-theorem-generation,automated-theory-discovery,autonomous,autonomous-agent,autonomous-agents,autonomous-ai,autonomous-systems,large-language-models,lean,lean4,mathematics,multi-agent,python,superintelligence,theoretical-physics
GitHub 星标★ 95
上线时间2026-01-11 00:00:00
代码更新2026-11-10
仓库体积7.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

MOTO 是一个面向科学领域的自动化定理生成器,本质上是一个追求新颖性的自主研究智能体。它基于 Lean 4 形式化证明系统,能够自动生成数学定理及其证明,无需人工干预即可长时间运行。该项目解决了传统数学研究中人工探索效率低、难以覆盖大规模组合空间的问题,核心能力包括:并行运行多个智能体,支持本地 LM Studio、OpenRouter 或 OAuth 多种推理后端,且可离线运行。用户只需启动一次,系统便会持续进行创造性探索,自动发现并验证新的数学命题。项目处于早期阶段,代码和文档尚在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 95

核心亮点

  • 支持本地和云端多推理后端并行,可离线运行,部署灵活
  • 真正无人值守,一次启动即可持续探索,适合长时间自动化研究
  • 基于 Lean 4 形式化验证,生成的定理证明具有严格正确性保障

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖 Lean 4 生态,对数学知识库的覆盖有限

适用场景

  • 数学研究者探索新定理的自动化辅助
  • 计算机辅助形式化证明的批量生成
  • 科学发现中的自动推理与创新搜索

替代项目

GPT-f、LeanDojo、Mathlib4

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