연구진은 기존 연구 방향을 따르고 형식적 의존성을 존중하는 수학적 주장을 생성하는 COMPOSE 프레임워크를 제안했어요. COMPOSE는 논문 인용 그래프와 형식적 정리 의존성 그래프를 활용하여 미래의 수학적 주장을 생성하는 방식이에요. arXiv와 Mathlib 데이터 기반 108K개의 그래프 데이터셋을 구축하고 47K개의 미래 논문 벤치마크를 활용했어요.
실험 결과, COMPOSE는 기존 방식 대비 실제 미래 논문 검색 성능이 우수하고 LLM 평가에서 더 깊이 있는 수학적 결과물을 생성했어요. 과학적 맥락과 형식적 구조를 결합하면 미래 수학적 주장을 생성하는 데 도움이 된다는 점을 확인했어요.