MathCode: Ein mathematischer Coding-Agent mit Lean-4-Formalisierung
MathCode ist ein Terminal-basierter KI-Coding-Assistent, der mathematische Probleme formalisiert und mit Lean 4 beweist. Statt selbst Lean-Code zu schreiben, gibst du ein Problem in einfachem Englisch ein, und es generiert ein Theorem und versucht einen Beweis, mit einer persistenten REPL und einer Bibliothek wiederverwendbarer Theoreme.
Hauptfunktionen
- Persistente Lean-REPL: Nach einem einmaligen Aufwärmen sinken die Kompilierzeiten auf ~0,4s (von ~30s).
- Theorem-Bibliothek: Jedes bewiesene Theorem wird automatisch benannt, gespeichert und zur Wiederverwendung importierbar.
- Axiom-Bibliothek: Speichere Konversationsannahmen als persistente, kompilierte Lean-Deklarationen.
- Lean-LSP-Integration: Durchsucht leansearch.net und Loogle nach verifizierten Mathlib-Lemmata, nutzt strukturierte LSP-Diagnosen für Reparaturen.
- Obsidian-Theorem-Graph: Erzeugt einen visuellen Abhängigkeitsgraphen von Theoremen und Lemmata in Obsidian.
- Agenten-Modus: Interaktive Sitzungen, in denen der Agent Beweiskandidaten basierend auf Fehlern iteriert.
- Baum der Teilziele: Zerlegt komplexe Theoreme in unabhängige Teilziele, beweist sie parallel und fügt sie zusammen.
- Multi-Planner: Führt mehrere Planer parallel für verschiedene Beweisstrategien aus; der Beweiser wählt den besten Ansatz.
Schnellstart
Erfordert macOS (arm64) oder Linux (x86_64) sowie die codex-CLI für das Standard-Backend.
git clone https://github.com/math-ai-org/mathcode.git
cd mathcode
bash setup.sh
codex auth loginTeste es mit:
mathcode -p "beweise, dass das Quadrat einer geraden Zahl gerade ist"Die Ausgaben werden in LeanFormalizations/ geschrieben. Eine Browser-Oberfläche ist über ./run webui verfügbar.
Dieses Tool richtet sich an Mathematiker, Forscher und Entwickler, die mit formaler Verifikation oder KI-gestütztem Theorem-Beweis arbeiten.
📖 Lies die vollständige Quelle: HN AI Agents
👀 Siehe auch

Krasis: Hybride CPU/GPU-Laufzeitumgebung für große MoE-Modelle erreicht 3.324 Tok/s Prefill auf RTX 5080
Krasis ist eine hybride CPU/GPU-Laufzeitumgebung, die große MoE-Modelle ausführt, indem sie die Vorausfüllung auf der GPU und die Dekodierung auf der CPU verarbeitet. Sie erreicht 3.324 Token/Sekunde bei der Vorausfüllung auf einer RTX 5080 mit Qwen3-Coder-Next 80B Q4. Sie benötigt etwa das 2,5-fache der Modellgröße im System-RAM, ermöglicht aber die Ausführung von Modellen, die für den VRAM zu groß sind.

OpenRoom: Eine webbasierte Desktop-GUI zur Visualisierung von KI-Agenten-Fähigkeiten
OpenRoom ist eine webbasierte Desktop-Umgebung, in der KI-Agenten agieren. Sie bietet Echtzeit-Updates des Systemstatus wie Tagebücher und Dateien während Chat-Interaktionen sowie einen Livestream-Modus für Multi-Bot-Interaktion.

Benutzerdefinierte llama.cpp-Backend verlagert LLM-Matrixmultiplikation auf AMD XDNA2 NPU in Ryzen AI MAX 385
Ein Entwickler hat ein benutzerdefiniertes llama.cpp-Backend erstellt, das GEMM-Operationen direkt an den AMD XDNA2 NPU auf Ryzen AI MAX 385 (Strix Halo) weiterleitet und dabei 43,7 t/s Dekodierung bei 0,947 J/tok mit Meta-Llama-3.1-8B-Instruct Q4_K_M erreicht. Der NPU-Dekodierungspfad spart im Vergleich zu reinem Vulkan etwa 10W, während der Dekodierungsdurchsatz gleich bleibt.

Team Memory MCP: Open-Source Shared Memory für Claude Code mit Bayesian Confidence Scoring
Team Memory MCP ist ein Open-Source-Tool, das geteilten Team-Speicher für Claude Code mit Bayesian-Konfidenzbewertung bereitstellt. Es verwendet ein Beta-Bernoulli-Modell zur Musterbewertung, beinhaltet zeitlichen Verfall mit 90-tägiger Halbwertszeit und kann mit einem einzigen Befehl zu Claude Code hinzugefügt werden.