Минимальный AI-бenchmark для проверки свойств кода от исследователей CMU

Недавние достижения в области ИИ

Недавно ИИ-агенты показали многообещающие результаты в автоматизации доказательства математических теорем и проверки корректности кода с помощью инструментов, таких как Lean. Эти инструменты сопоставляют код с требованиями и доказательствами, обеспечивая надежную защиту в критически важных приложениях.

Проблемы и решения

Традиционно доказательство теорем основывалось на инструментах, таких как Lean, которые обучают модели на наборах данных, таких как Mathlib. Однако эти инструменты не смогли адаптироваться к проверке программ, что требует совершенно других методов. Исследователи из Университета Карнеги-Меллон предложили miniCodeProps — набор данных, содержащий 201 спецификацию программ в Lean, чтобы решить задачу автоматической генерации доказательств.

Структура miniCodeProps

miniCodeProps включает простые программы, такие как списки, натуральные числа и бинарные деревья, с различными уровнями сложности. Набор данных делится на три категории: интуитивные свойства списков, деревьев и чисел, леммы о завершении рекурсивных функций и свойства нестандартных алгоритмов сортировки. Он предоставляет важные детали, такие как состояние доказательства и зависимости для каждой теоремы.

Оценка и результаты

Оценка miniCodeProps сосредоточена на двух основных задачах: генерация полного доказательства и пошаговая генерация. Результаты показали, что нейронные провайдеры теорем, такие как GPT-4o, хорошо справляются с простыми задачами, но имеют низкие результаты на более сложных задачах, таких как завершение и сортировка.

Ценность miniCodeProps

miniCodeProps предоставляет основу для улучшения автоматизированных агентов доказательства теорем для проверки кода, поддерживая инженеров и предлагая дополнительные гарантии через разнообразные подходы к рассуждению. Это ценный инструмент для продвижения автоматизированной проверки кода.

Как использовать ИИ в вашей компании

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, следуйте этим шагам:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI). Решите, что вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение. Существует множество вариантов ИИ.
Внедряйте ИИ постепенно. Начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
Расширяйте автоматизацию. Используйте полученные данные и опыт для дальнейшего развития.