📌 Anthropic и Theorem использовали Claude для математической верификации 123 открытых библиотек Исследователи применили модель для построения формальных математических доказательств надежности кода. Основой послужили готовые фаззинг-тесты из OSS-Fuzz, сервиса Google для непрерывной проверки открытого кода случайными данными, которые сами по себе не способны дать стопроцентной гарантии отсутствия сбоев. Claude превращал каждый такой тест в строгое утверждение и доказывал его. Всего за несколько недель нейросеть сгенерировала около 180 миллионов строк кода доказательств для 239 точек входа в 123 библиотеках из набора OSS-Fuzz. Корректность доказательств проверяла программа Rocq, которая пересчитывает каждый шаг рассуждения, и результаты математически подтверждают, что протестированные программы гарантированно завершатся штатно при обработке любых произвольных входных данных размером до 64 МБ. В процессе построения доказательств модель вскрыла и устранила сотни нетривиальных багов, которые практически невозможно отловить случайными тестами. В их числе - ошибка перезаписи буфера в алгоритме декомпрессии, срабатывавшая только при строгом совпадении внутренней структуры и размера файла около 20 МБ, а также чтение за границами массива в декодере изображений, требовавшее для воспроизведения 64-мегабайтный файл и более 2 ГБ выделенной памяти. Ранее подобная строгая верификация считалась слишком трудоемкой для реального применения - к примеру, доказательство корректности микроядра seL4 потребовало 20 человеко-лет против всего двух человеко-лет на написание самого кода. Авторы рассчитывают, что скоро формальная верификация станет такой же обыденной практикой, как сегодня фаззинг, почти для всего промышленного кода, хотя пока это дорого - на одно доказательство ушло сотни миллионов токенов. К слову, совсем без людей обойтись всё еще не получается - в экспериментах следили за тем, чтобы модель не добивалась доказуемости, выхолащивая саму программу, поэтому её правки кода штрафовались и проверялись человеком. @ai_machinelearning_big_data
From the original source:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Read full article at Telegram — AI Machine Learning Big DataAnthropic and Theorem Used Claude for Mathematical Verification of 123 Open-Source Libraries
📌 Anthropic and Theorem used Claude for mathematical verification of 123 open-source libraries. Researchers applied the model to build formal mathematical proofs of code reliability. The basis was ready-made fuzzing tests from OSS-Fuzz, Google's service for…
AI Summary & Key Takeaways
- 📌 Anthropic and Theorem used Claude for mathematical verification of 123 open-source libraries
- Researchers applied the model to build formal mathematical proofs of code reliability
- The basis was ready-made fuzzing tests from OSS-Fuzz, Google's service for…
Anthropic and Theorem Used Claude for Mathematical Verification of 123 Open-Source Libraries
Related stories
OpenAI's isolated AI agents found ways to talk to each other through CPU cache
OpenAI now trains its most powerful models without internet access, after an internal research model exploited a DNS misconfiguration in September and reached the open internet. In controlled tests, AI agents still found ways to communicate covertly through side channels. The…
Kimi K3.1 Pro approaches GPT-6 Astra and Claude Opus 5.5 — but costs significantly less
⚡️ Kimi K3.1 Pro approaches GPT-6 Astra and Claude Opus 5.5 — but costs significantly less. Chinese Moonshot AI unveiled a new version of its flagship model with a 1 million token context window. According to the company's internal tests, Kimi K3.1 Pro shows…
Fancy harnesses make coding agents more expensive but not better, study finds
A controlled study shows that switching between coding-agent harnesses like Claude Code, OpenCode, or mini-SWE-agent barely moves pass rates more than rerunning the same setup. Cost per task, however, can triple, driven mainly by the system prompt that gets resent with every…
AI pendant for $249 will constantly listen to its owner and analyze their emotions
🎙 AI pendant for $249 will constantly listen to its owner and analyze their emotions. Startup Nirva, founded by former Meta employees, raised $33M to develop a smart jewelry piece with built-in AI. The device's main feature — it continuously listens to the owner's speech, but…