大模型推理能力

From Natural Language to Verified Code: Toward AI Assisted Problem-to-Code Generation with Dafny-Based Formal Verification

从自然语言到验证代码：迈向借助Dafny基于形式验证的AI辅助问题到代码生成

Md Erfan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Ahmed Ryan, Md Rayhanur Rahman

机构 * Department of Computer Science, The University of Alabama（阿拉巴马大学计算机科学系） ； The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Alabama Water Institute, The University of Alabama（阿拉巴马水研究院，阿拉巴马大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NL2VC-60数据集，通过分层提示策略评估不同LLM在形式验证中的表现，发现结构化提示和迭代反馈能显著提升验证成功率，证明开放权重LLM可用于高可靠软件开发。

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