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Dafny
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研究人员开发使用神经方法为命令式程序构建图
研究人员开发了一个管道，将命令式程序及其注解转换为类型化、属性化的图。该过程结合了抽象语法树解析与来自 SentenceTransformer 和 CodeBERT 等模型的语义嵌入。目标是识别程序之间的结构和语义相似性，以便重用验证工件。使用 C、Java 和 Dafny 进行的实验证明了跨不同语言和注解风格创建一致图表示的能力。
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SEVerA 框架验证自进化 AI 代理的安全性与正确性
研究人员推出了 SEVerA，一个旨在通过形式化安全性和正确性保证来合成自进化 AI 代理的框架。该方法将代理代码生成视为一个受约束的学习问题，将形式化规范与任务效用目标相结合。SEVerA 采用形式化守护生成模型 (FGGM) 来封装底层模型，确保输出符合指定合同并提供经过验证的回退机制。该框架在程序验证和符号数学合成等任务中取得了成功，实现了零约束违规，同时优于无约束基线。
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AI 模型在形式化代码生成中实现高验证成功率
研究人员开发了一个新的数据集 NL2VC-60，包含 60 个算法问题，旨在帮助从自然语言生成已验证的代码。他们评估了七个开源大语言模型（LLM），采用了多种提示策略，包括利用 Dafny 验证器反馈的自修复提示。这种方法显著提高了性能，其中 Gemma 4-31B 的验证成功率达到了 90.91%，而 GPT-OSS 120B 在引导反馈下达到了 81.82%。