研究人员开发了FM-Agent，一个旨在自动化大规模软件系统的组合推理的新框架。该系统利用大型语言模型从自然语言生成函数级规范，从而减轻了与形式化方法相关的繁重手动工作。FM-Agent还可以生成测试用例来识别和解释错误，成功地对多达143,000行代码的系统进行推理，并发现了数百个以前未被发现的错误。 AI
影响 自动化大型系统的代码验证，可能提高软件可靠性并降低开发成本。
排序理由 详细介绍自动化推理新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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