📌 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
Anthropic 和 Theorem 使用 Claude 对 123 个开源库进行数学验证
📌 Anthropic 和 Theorem 使用 Claude 对 123 个开源库进行数学验证 研究人员应用该模型构建代码可靠性的形式化数学证明。基础是来自 Google OSS-Fuzz 服务的现成模糊测试…
Telegram — AI Machine Learning Big Data作者: Machinelearning2026年10月24日 (3小时前)
提供 4 种语言版本AI 摘要:要点
- 📌 Anthropic 和 Theorem 使用 Claude 对 123 个开源库进行数学验证 研究人员应用该模型构建代码可靠性的形式化数学证明。基础是来自 Google OSS-Fuzz 服务的现成模糊测试…
Research
KZ·AI 84C7Инсайт дня
Anthropic 和 Theorem 使用 Claude 对 123 个开源库进行数学验证
全文为俄语
标签:#Anthropic
相关文章
OpenAI 的隔离 AI 代理找到了通过 CPU 缓存相互通信的方法
OpenAI 现在在没有互联网访问的情况下训练其最强大的模型,因为内部研究模型在 9 月利用 DNS 配置错误访问了公开互联网。在受控测试中,AI 代理仍然找到了通过侧信道隐蔽通信的方法。The…
The Decoder
Kimi K3.1 Pro 接近 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 —— 但价格便宜得多
⚡️ Kimi K3.1 Pro 接近 GPT-6 Astra 和 Claude Opus 5.5 —— 但价格便宜得多。中国 Moonshot AI 推出了其旗舰模型的新版本,拥有 100 万 token 的上下文窗口。根据公司内部测试结果,Kimi K3.1 Pro 显示……
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ
研究发现:花哨的框架让编程代理更贵但不更好
一项受控研究显示,在 Claude Code、OpenCode 或 mini-SWE-agent 等编程代理框架之间切换,对通过率的提升微乎其微,甚至不如重新运行相同配置。然而,每项任务的成本可能翻三倍,主要归因于每次都会重新发送的系统提示词。
The Decoder
Startups1 分钟
售价 249 美元的 AI 吊坠将持续聆听佩戴者并分析其情绪
🎙 售价 249 美元的 AI 吊坠将持续聆听佩戴者并分析其情绪。由前 Meta 员工创立的初创公司 Nirva 融资 3300 万美元,开发嵌入 AI 的智能饰品。该设备的主要特点是持续监听佩戴者的语音,但…
Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ