Zian Wang, Qin Li, Weisong Sun, Haibin Cai · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30725 · open-access PDF
Sản xuất mã được hỗ trợ bởi AI làm tăng nhu cầu xác minh chính thức tự động. Các chương trình được tạo ra không chỉ có thể thực thi mà còn đi kèm với bằng chứng xác minh bằng máy. Các phương pháp hiện có có thể tổng hợp mã có tính khả thi về chức năng hoặc các thông số kỹ thuật có vẻ khả thi từ các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên; tuy nhiên, chúng không đồng thiết kế rõ ràng việc thực hiện và thông số kỹ thuật như một hiện vật thống nhất được tối ưu hóa để xác minh. Do đó, các nhà xác minh tự động thường không hoàn thành nghĩa vụ chứng minh. Các chế độ thất bại điển hình bao gồm thiếu hoặc ngụ ý cốt lõi bằng chứng, p
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