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Agda
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新方法将形式化数学转换为自然语言，用于AI证明
一篇新论文介绍了一种名为“符号化非形式化”的方法，该方法可以将形式化数学转换为人类可读的自然语言，且不损失精度。这项技术对于解释人工智能生成的证明特别有用。Informath项目旨在通过使用Dedukti作为各种证明系统（如Agda、Lean和Rocq）的中心枢纽，并利用Grammatical Framework处理多种自然语言的语言准确性来实现这一点。
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VNN-LIB 2.0 通过形式理论标准化神经网络验证
研究人员开发了 VNN-LIB 2.0，这是一个新的神经网络验证标准，解决了其先前版本中的不足。此更新标准引入了“网络理论”的概念，为神经网络模型提供了一个形式语义接口，使 VNN-LIB 能够与不断发展的模型格式保持兼容。新版本包括一个富有表现力的查询语言的形式语法、一个类型系统以及一个形式语义，所有这些都在 Agda 证明器中进行了机械化，以确保可信验证的严谨基础。