# InternLM تطلق نموذج AutoVerifier لتقييم البراهين الرياضية على Hugging Face

> يفحص النموذج الجديد البراهين المكتوبة باللغة الطبيعية، ويشير إلى الأخطاء ويحدد أول خطوة خاطئة، ما يساعد على تقييم المشاركات في AdvancedMathBench.

Oossa · 2026-09-29 · https://oossa.com/ar/internlm-releases-autoverifier-model-for-grading-math-proofs-on-hugging-face

تستضيف منصة Hugging Face الآن نموذج AutoVerifier من InternLM، المبني على بنية Qwen3_5Moe. يقرأ النموذج المسألة، وحلًا مرجعيًا اختياريًا، وبرهانًا مقترحًا خطوة بخطوة، ثم يحدد ما إذا كان البرهان صحيحًا، ويبيّن أي أخطاء فيه، ويذكر رقم أول خطوة خاطئة. يأتي النموذج موزعًا على 40 ملف safetensor، بإجمالي نحو 68 GiB، ويستخدم InternS1Tokenizer. وهو مصمم ليكون أداة تقييم آلية لمجموعة ProverBench ضمن AdvancedMathBench، لكن الجهة المطوّرة تنبه إلى أنه قد يخطئ أحيانًا.

يمكن تشغيل النموذج من دون تحميل الأوزان، وذلك بإنشاء مطالبة باستخدام القالب المرفق proof_verifier.md، ثم تمريرها إلى صيغة المحادثة الخاصة بأداة الترميز.

## الحقائق

- حجم النموذج: 68 GiB موزعة على 40 ملف safetensor
- نُشر على Hugging Face في 29 سبتمبر 2026

## لماذا يهم

يوفر للباحثين طريقة سريعة وآلية لتقييم البراهين الرياضية المعقدة من دون الحاجة إلى تصحيحها يدويًا.

## المصادر والمراجع

1. [New model on Hugging Face: internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier (image-text-to-text)](https://huggingface.co/internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier) – InternLM, 2026-09-29

آخر تحديث: 2026-09-29