Verus
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2 天有情绪数据
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新的 RESUME CONTRACT 形式化了 AI 代理工作流的可靠性
一篇新的研究论文介绍 RESUME CONTRACT，这是一个用于确保 AI 代理工作流可靠检查点和恢复的正式规范。该论文分析了包括 LangGraph 和 CrewAI 在内的五个流行框架，发现它们的实现常常无法满足其自身声明的恢复语义，特别是在效果的“恰好一次”执行方面。研究人员开发了一个 TLA+ 模型来穷尽检查该合同，并提出了一个参考实现 REMIT，其中包括一个 Verus 验证的核心和一个跨进程消费门，以解决这些关键的可靠性问题。
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新系统Formal Disco可大规模生成已验证的代码数据集
研究人员开发了Formal Disco，一个旨在生成大量形式化验证程序数据集的可扩展系统。该系统采用分布式方法，包含三种类型的AI工作者：启动者负责勾画程序，修复者负责解决验证错误，扩展者负责扩展现有代码。Formal Disco旨在通过创建合成数据来克服形式化验证中的数据稀缺问题，这些数据已被用于微调开放模型，使其在与验证相关的任务上达到或超过Claude Opus 4.5的性能。该项目还引入了最大熵原理来生成多样化的程序，并发布了…
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新的评估框架通过改变实现方式而非仅仅是AI模型来测试软件安全
这篇博文提出了一个多维度评估框架，用于评估软件的安全性，特别是在AI辅助开发的环境下。作者建议，与其仅仅改变被测试的AI模型，不如改变其他组件，例如不同的编程语言、形式化验证工具或容器运行时。这种方法旨在通过保持AI能力不变，并针对不同的实现和环境进行测试，从而更全面地理解软件的健壮性。作者举例说明了容器安全评估和压缩算法的形式化验证，认为这些是迈向多维度评估的步骤。
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新基准揭示AI在验证代码生成方面存在困难
一个名为AlgoVeri的新基准已被开发出来，用于评估AI模型在为经典算法生成形式化验证代码方面的性能。该基准在三种语言：Dafny、Verus和Lean中测试模型，揭示了显著的能力差距。虽然Gemini-3 Flash在Dafny中表现出中等成功，但在Verus和Lean中的表现却显著下降，这凸显了在内存约束和显式证明构建方面的挑战。
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AI使用证明检查器生成形式化验证代码
研究人员开发了一种名为归纳演绎综合（Inductive Deductive Synthesis）的新AI方法，该方法在其实现循环中使用了证明检查器。这种方法类似于思维链（chain-of-thought），但具有形式化验证的中间状态，使AI能够生成形式化验证的系统。该系统以规范作为输入，并生成经过验证的实现原型，并计划与其他证明助手（如用于Rust输出的Verus）集成。