satisfiability modulo theories
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3 天有情绪数据
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新的基准MINIF2F-DAFNY测试LLM的数学定理证明能力
研究人员开发了MINIF2F-DAFNY，这是一个用于评估大型语言模型（LLM）在数学定理证明方面的新基准。该系统将miniF2F基准转换为Dafny，一个自动主动验证器，使LLM能够指导证明生成，而Dafny的自动定理证明器则处理低级细节。在评估中，表现最佳的LLM Claude Opus-4.6 达到了 62.7% 的累积通过率，显著优于基线性能。
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新的符号执行测试方法增强了Transformer的鲁棒性分析
研究人员开发了一种新的Transformer分类器符号执行测试方法，该方法使用SHAP估计来根据路径谓词对模型预测的影响来确定其优先级。这种方法使用Python实现，使自注意力语义与可满足性模理论求解器兼容。在CIFAR-10上对紧凑型Transformer模型、ResNet18和VGG16进行的评估表明，在单像素预算和900秒的时间范围内，找到对抗性样本的成功率为60%，显著优于黑盒差分进化基线。
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新工具可对工业PLC梯形图程序进行形式化验证
研究人员开发了ESBMC-PLC和Graph-ESBMC-PLC，这是用于形式化验证以IEC 61131-3梯形图（LD）格式编写的工业控制程序的新工具。这些工具将图形化LD程序转换为可由基于SMT的模型检查器处理的中间表示，填补了现有验证方法的空白。该系统已在各种基准测试中进行了评估，证明了它们在高效时间范围内正确分类程序、发现错误和提供证明的能力。
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新系统利用人工智能和形式化方法改进临床试验匹配
研究人员开发了SatIR，一个旨在改进患者与临床试验匹配的新型检索系统。该系统超越了简单的语义相似性，将试验资格标准视为必须满足的正式约束。SatIR集成了可满足性模理论（SMT）、关系代数、医学本体和LLM，将复杂的临床信息转化为可执行的约束，从而实现更准确、更高效的试验匹配。
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LLM辅助系统通过自然语言交互增强工业规划
一篇新论文介绍了一个混合系统，该系统结合了满足模理论（SMT）规划器和大型语言模型（LLM），用于工业自动化规划。该系统旨在提高规划器反馈的可解释性和知识模型的适应性。LLM层促进自然语言交互、解释和知识模型适应，并由人类监督确保正式规划的正确性。
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新的k-NBCs增强了未知非线性系统的安全性
研究人员开发了k-感应神经障碍证书（k-NBCs），以增强具有未知动力学的非线性系统的安全保证。该方法通过允许障碍函数在阈值内临时增加最多k-1次来放宽传统安全约束，同时确保整体系统安全。该方法利用神经网络实现可扩展性，并将反例引导的归纳合成与可满足性模理论相结合进行验证，使用单一状态轨迹来构建数据驱动的系统模型。
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新的基于SMT的算法可高效学习加权自动机
研究人员开发了一种新的基于SMT的非确定性加权自动机（WFA）主动学习算法。该方法为现有技术提供了一种实用且稳健的替代方案，可生成最小化的WFA，并在实验评估中表现出强大的性能。该算法是参数化的，如果终止则保证生成最小化的WFA，并对有限半环证明了终止条件。