Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
PROМОЙ MERIDIAN EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #4380

Dafny

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

Статья на arXiv: корректирующая обратная связь снижает обнаружение контрпримеров спецификации в Verus/Rust

Препринт на arXiv (arXiv:2610.20676v1) показывает, что корректирующая обратная связь по корректности может подавлять обнаружение программ, которые формально соответствуют контракту, но нарушают задуманное поведение. На 12 задачах Verus/Rust и четырёх семейств моделeй при одинаковых бюджетах вызовов автономное (без обратной связи) обнаружение более чем вдвое увеличивает долю сертифицированных свидетельств по сравнению с корректирующей петлёй IntentShield (59,0% против 27,1%); фазовое (phase-separated) выполнение достигает такого же суммарного выхода без повторного использования ответов, а сохранение этих свидетельств даёт более эффективный ремонт спецификаций (Phase-Revised: 81,3% успешных реализаций против IS-Revised: 62,5%). Эффект не воспроизводится в доступных оценках Dafny и Lean, что указывает на эмпирические границы для изучённого рабочего процесса Verus/Rust.

6.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · arXiv cs.AI

MAGS: мультиагентная автоформализация обеспечивает формальные гарантии безопасности для агентных программ

В статье представлен MAGS — мультиагентная система, которая автоформализует программы, сгенерированные LLM, переводит их в Dafny, исправляет ошибки по отклику верификатора и компилирует проверенный код обратно в исполняемые файлы. На 100 CUDA-ядрах, 100 терминальных скриптах и 20 задачах для манипулятора (всего 220 примеров) MAGS создал программы с машинно-проверяемыми гарантиями безопасности относительно зафиксированных спецификаций, при этом отмечены сбои, когда автоформализованная семантика не полностью отражала целевое поведение.

8.0