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Zenan Li
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新的大语言模型方法通过集成规划和证明搜索来增强可验证代码生成
研究人员开发了新的可验证代码生成方法，其中大语言模型（LLMs）同时生成可执行程序和机器可检查的正确性证明。第一种方法 P$^{3}$ 集成了程序和证明规划，以提高效率和有效性，在 Lean4Commit0 等基准测试上实现了更高的解决率并降低了成本。第二种方法 Goedel-Code-Prover 在 Lean 4 中采用了分层证明搜索，将复杂的验证目标分解为更简单的子目标，在其基准测试上实现了 62.0% 的证明成功率。
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神经符号AI框架自动化软件验证证明
研究人员开发了一种新颖的神经符号框架，以自动化系统软件验证的证明生成。该方法结合了大型语言模型（LLM）和交互式定理证明（ITP）工具，以更有效地导航证明状态。通过在证明数据上微调LLM，并集成符号ITP工具进行步骤修复和子目标求解，该系统显著增强了证明自动化。