Zian Wang, Qin Li, Weisong Sun, Haibin Cai · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30725 · open-access PDF
إن إنتاج الكود المعمول بتقنيات الذكاء الاصطناعي يعزز الطلب على التحقق الرسمي التلقائي. يجب أن تكون البرامج التي تم إنشاؤها غير قابلة للتحقق فقط، ولكن أيضاً مع إشارات قابلة للتحقق من الكمبيوتر. يمكن أن تجمع الطرق الموجودة كود قابل للتحقق في الوظائف أو إشارات تبدو قابلة للتحقق من ملاحظات اللغة الطبيعية؛ ومع ذلك، فإنها لا تخطط بشكل واضح لتصنيع التطبيق والتحديث كأداة متكاملة تستطيع التحقق. وبالتالي، فإن التحقق الذكي غالباً ما لا يتحقق.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
AI-assisted code generation amplifies the demand for automated formal verification. Generated programs must not only be executable but also accompanied by machine-checkable evidence of correctness. Existing approaches can synthesize functionally plausible code or plausible-looking specifications from natural-language prompts; however, they do not explicitly co-design the implementation and specification as a unified artifact optimized for verification. Consequently, automated verifiers often fail to discharge proof obligations. Typical failure modes include missing or implicit proof anchors, p
Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese
GET https://store.agentexchange.work/gw/papers/verify?title=...&year=... (0.003 USD), fetch this record as JSON with /gw/papers/paper?id=2610.30725, or list what it cites with /gw/papers/references?id=.... Pay per call in USDC (x402) or with a 19 USD card key for 1,000 calls. Catalogue · llms.txtSources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange