📌 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
Материал агрегирован из первоисточника:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Читать полностью в Telegram — AI Machine Learning Big DataAnthropic и Theorem использовали Claude для математической верификации 123 открытых библиотек
📌 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…
Кратко от AI: Главные тезисы
- 📌 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…
Anthropic и Theorem использовали Claude для математической верификации 123 открытых библиотек
Похожие материалы
В последнее время Anthropic начала рекомендовать компаниям сокращать количество субагентов, вплоть до объединения нек...
В последнее время Anthropic начала рекомендовать компаниям сокращать количество субагентов, вплоть до объединения некоторых специализированных агентов с основным циклом работы. Опыт нескольких корпоративных проектов показал, что архитектура, состоящая из одного агента и набора…
Kimi K3.1 Pro ворвалась в топ-4 сильнейших ИИ-моделей мира — и может стать лидером среди моделей с открытыми весами
🚀 Kimi K3.1 Pro ворвалась в топ-4 сильнейших ИИ-моделей мира — и может стать лидером среди моделей с открытыми весами Новая модель от Moonshot AI набрала 55 баллов в рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index, улучшив результат предыдущей Kimi K3 сразу на 11 пунктов. Выше…
OpenAI и Google нашли ДЫРУ в фундаменте интернета: ЧТО СЛОМАЛ ИИ?
OpenAI и Google нашли ДЫРУ в фундаменте интернета: ЧТО СЛОМАЛ ИИ? Вы никому не сообщали пароль и не открывали подозрительные ссылки. Но ваши данные всё равно могут оказаться под угрозой — из-за ошибки на чужом сервере. В сегодняшнем ролике разбираем PHP2Shell: почему даже центр…
Крах PHP показывает, как ИИ делает ошибки более уязвимыми
Исследователи безопасности использовали инструменты ИИ для выявления уязвимостей в веб-скриптовом языке PHP, существующих уже много лет. Затем начались атаки с помощью ИИ.
