Platform Dependent Verification: On Engineering Verification Tools for 21st Century
Luboš Brim, Jiří Barnat
本文综述了与平台相关的显式状态LTL模型检验的最新进展。
The paper overviews recent developments in platform-dependent explicit-state LTL model checking.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
继续探索
Collaborative Verification-Driven Engineering of Hybrid Systems
具有离散动态和连续动态的混合系统是现实世界信息物理系统的重要模型。关键的挑战是确保它们在w.r.t.安全要求。有前途的技术，以确保安全似乎是模型驱动的工程开发混合系统在一个定义良好的和可追溯的方式，和形式化验证，以证明其正确性。它们的结合形成了核查驱动工程的愿景。通常，混合系统相当复杂，因为它们需要来自许多领域的专业知识（例如，机器人、控制系统、计算机科学、软件工程和机械工程）。此外，尽管在自动化混合系统的形式化验证的显着进步，复杂系统的证明的建设往往需要非平凡的人的指导，因为混合系统验证工具解决不可判定的问题。因此，研制和核查小组由许多具有不同专长的参与者组成的情况并不少见。本文介绍了一个验证驱动的工程工具集，扩展了我们以前的工作与工具的混合动力和算术验证的混合动力系统的图形（UML）和文本建模，（ii）交换和比较模型和证明，（iii）管理验证任务。该工具集可以更轻松地处理大规模验证任务。
Cognition in Software Engineering: A Taxonomy and Survey of a Half-Century of Research
认知在大多数软件工程活动中起着基础性的作用。这篇文章提供了一个认知概念的分类和一个自软件工程学科开始以来的文献综述。该分类法包括感知、注意力、记忆、认知负荷、推理、认知偏差、知识、社会认知、认知控制和错误等顶级概念，以及定性和定量评估这些概念的程序。分类法提供了一个有用的工具来过滤现有的研究，分类新的研究，并支持研究人员熟悉一个（子）领域。在文献调查中，我们系统地收集和分析了跨越五十年的311篇科学论文，并使用分类学中的认知概念对它们进行分类。我们的分析表明，最发达的研究领域对应于四个生命周期阶段，软件需求，设计，施工和维护。大多数研究是定量的，侧重于知识，认知负荷，记忆和推理。总的来说，从认知的角度来看，最先进的技术似乎是支离破碎的。缺乏对认知概念的使用，这些概念将代表在特定任务中活跃的认知过程的连贯画面。因此，我们讨论了每个认知概念的研究差距，并为未来的研究提供建议。
When Code Becomes Abundant: Redefining Software Engineering Around Orchestration and Verification
本文提出软件工程应从代码构建转向以意图表达、架构控制和验证为核心，重新定义软件工程的学科方向。
Verification of Concurrent Engineering Software Using CSM Models
工程设计过程可能涉及可以同时执行的软件模块。并发模块很容易出现一些同步错误。本文讨论了此类工程软件的验证过程。我们提出了一种验证方法，需要几个步骤。首先，构造状态图模型，描述设计迭代和与设计者的交互。接着，将状态图模型转换为并发状态机（CSM）。在此基础上，对CSM模型进行了分析，以验证其正确性。在此阶段，必要时进行修改。在最后一个阶段，生成代码。支持我们方法的工具可以称为新的并发CASE工具。使用这些工具，可以创建工程软件，该工程软件被验证关于并发执行的正确性。
Formal Verification, Engineering and Business Value
如何将模型检验和静态程序分析等自动化验证技术应用于数百万行嵌入式C/C++代码？如何将这种技术包装成软件开发人员和工程师可以使用的方式，他们可能没有形式化验证的背景？以及如何说服企业经理实际支付这样的软件？这项工作解决了其中一些问题。基于我们自己开发和发布Goanna源代码分析器的经验，我们解释了模型检验，静态分析和SMT解决的底层技术，涉及创建工业证明工具的步骤。
Post-Edit Re-Verification in Simulator-Backed Engineering Agents: A Controlled Comparison of Verification-Cadence Guidance
本研究对比有无显式验证节奏指导时模拟器支持的工程智能体编辑后重新验证情况，发现保留该指导可提升重新验证率、降低违规率并提高有限成功率，支持将验证节奏作为交互协议组件。
Formal Model Engineering for Embedded Systems Using Real-Time Maude
本文动机实时的【形】Maude应该很好地适合提供一个正式的语义和正式的分析能力，嵌入式系统的建模语言。然后，可以使用建模语言的工具的代码生成设施来自动合成来自设计模型的实时的【形】Maude验证模型，从而实现正式的模型工程过程，该过程将使用非正式但直观的建模语言建模的便利性与形式化验证相结合。我们给出了一个简要的概述六个相当不同的建模形式主义的实时的【形】莫德提供了形式语义和（可能的）形式分析。这些模型包括航空电子建模标准AADL的行为子集、Ptolemy II离散事件模型、两个基于EMF的定时模型转换系统和一个用于手持设备软件的建模语言。
ALICE: An Advanced Logic for Interactive Component Engineering
本文介绍了一个概述的验证框架ALICE在其当前版本0.7。它基于通用定理证明器Isabelle [Pau 03 a]。在ALICE中，软件或硬件组件被指定为具有定向通信信道的全状态黑盒。组件通过这些通道发送和接收异步消息。组件的行为通常被描述为一种与观察结果的关系，这种关系以流经其输入和输出通道的消息流的形式出现。支持非定时和定时以及基于状态的、递归的、关系的、等式的、假设/保证的和函数式的规格说明。因此，ALICE是非常适合的形式化和验证的分布式系统建模与此流处理范例。
Challenges in aligning requirements engineering and verification in a large-scale industrial context
本文通过在大型软件公司开展访谈研究，识别需求与验证过程协调中的多类关键挑战，并为从业者和研究者提供改进对齐管理的依据。
Reverse Engineering of Middleware for Verification of Robot Control Architectures
我们考虑的问题，自动化的分布式控制软件的验证依赖于订阅中间件。在这种情况下，主要的挑战是软件正确性本质上取决于中间件组件的正确使用，但这些组件的结构化模型可能无法用于分析，例如，因为它们太大和复杂，无法以成本有效的方式精确描述。为了克服这个问题，我们提出了识别抽象模型的中间件有限状态自动机，然后进行验证的组合中间件和控制软件模型。这两个步骤都是以计算机辅助的方式进行的，使用了自动识别和核查方面的最新技术。我们的主要贡献是表明，识别和验证的组合是可行的和有用的，当考虑到典型的问题，出现在分布式控制软件的实施。
Reducing Hallucinations in Large Language Models Through Integrated Self-Verification and Retrieval-Augmented Generation
本文提出CoVe-RAG+框架，结合验证链与检索增强生成，通过外部权威来源和迭代自验证减少LLM幻觉，在工程任务中事实准确性提升28%，增强用户信任。
An Introduction to Software Engineering and Fault Tolerance
这本书由描述将容错集成到软件开发过程中的新方法的章节组成。它们涵盖了广泛的主题，侧重于容错在不同阶段的软件开发，软件工程技术的验证和确认的容错手段，和语言支持容错规范和实施。因此，本书分为以下三个部分：A部分：容错工程：从需求到代码; B部分：容错系统的验证和确认; C部分：工程容错系统的语言和工具。
Using Formal Methods for Autonomous Systems: Five Recipes for Formal Verification
形式方法是用于软件设计和工程的基于数学的技术，它能够对系统的行为进行明确的描述和推理。自主系统使用软件在没有人类控制的情况下做出决策，通常嵌入在机器人系统中，通常是安全关键的，并且越来越多地被引入日常环境中。自治系统需要健壮的开发和验证方法，但形式化方法的实践者经常被问到：为什么要使用自治系统的形式化方法？为了回答这个问题，这份立场文件描述了从文献中收集的五个配方，用于正式验证自治系统的各个方面。配方的例子是如何形式化方法可以成为一个有效的工具，自主系统的开发和验证。在设计过程中，它们可以明确地描述需求;在开发过程中，可以根据需求验证正式规范;可以从验证的规范合成软件组件;可以在运行时监控行为并与原始规范进行比较。现代形式化方法通常包括高度自动化的工具支持，这使得能够对系统的状态空间进行详尽的检查。本文认为，形式化方法是一个强大的工具，与其他强大的软件工程技术的发展技术的剧目安全自治系统。
Rethinking Software Engineering for Agentic AI Systems
本文探讨面向代理AI系统软件工程应转向协作与验证，并分析其对教育、工具和实践的影响。
Formal-Method-Guided Vibe Coding: Closing the Verification Loop on AI-Generated Safety-Critical Software Through Model-Driven Engineering
提出Forge管道，结合Vibe编码与模型驱动工程，通过多种形式化验证（Dafny、CSP、Isabelle）迭代修正LLM生成的Java代码，生成符合安全标准的验证证据。
DARVIZ: Deep Abstract Representation, Visualization, and Verification of Deep Learning Models
传统的软件工程编程范式大多是面向对象或过程的，由确定性算法驱动。随着深度学习和认知科学的出现，数据驱动编程的趋势正在出现，这在软件工程社区中创造了编程范式的转变。可视化和解释当前大规模数据驱动的软件开发的执行是具有挑战性的。此外，对于深度学习开发，有许多库采用多种程序设计语言，如TensorFlow（Python）、CAFFE（C++）、Theano（Python）、Torch（Lua）和Deeplearning4j（Java），这推动了对跨库互操作性的巨大需求。
Meta-Engineering Harnesses for AI-Native Software Production: A Contract-Driven Adversarial Verification Architecture with Early Deployment Report
提出一种元工程框架，通过合约驱动、角色专业化AI代理和对抗性验证，实现AI原生软件的持续生产、验证与改进，并在小型服务公司的CTO即服务场景中部署17项功能，验证了其可靠性。
A Theory-driven Interpretation and Elaboration of Verification and Validation
本研究以V&V是知识构建活动为公理，用动态认知模态逻辑构建系统工程中验证与确认的形式化理论，厘清其概念基础，解决传统实践模糊性，提升工程方法论的精确性与一致性。
LatentSift: Policy-State Filtering for Token-Efficient Verification of Software Engineering Agents
LatentSift利用策略隐藏状态进行无令牌无执行过滤，显著减少软件工程智能体验证令牌，同时保持或提升性能。
A Formal Approach to the Engineering of Domain-Specific Distributed Systems
我们回顾了一些结果规范，编程和验证的不同类别的分布式系统的并发性和流动性组在佛罗伦萨大学的研究源于。更具体地说，我们研究网络感知编程，面向服务的计算，自主计算和集体自适应系统编程的显着特点。然后，我们提出了四种不同的语言，即Klaim，奶牛，Scel和AbC的概述。对于每一种语言，我们讨论了设计选择，目前的语法和语义，显示如何不同的形式主义可以用来建模和编程的旅行预订方案，并描述编程环境和验证技术。
Formal verification of space systems designed with TASTE
基于模型的系统工程（MBSE）是一种开发方法，旨在构建正确的结构系统，提供了使用清晰，明确和完整的模型来描述它们沿着设计过程。该方法由几个自动化开发步骤的工程工具支持，例如代码，文档，测试用例等的生产。TASTE [1]是由ESA支持的实用MBSE工具集，它封装了几种技术来设计系统（数据建模，架构建模，行为建模/实现），自动生成二进制应用程序，并验证它。TASTE中的一个开放主题是系统设计的形式化验证。在本文中，我们描述了我们的方法的基础上，IF模型检查器[4]，使形式化验证的性质TASTE设计。欧空局MoC 4Space项目目前正在开发这种方法。
SWE-MILE: Asynchronous Potential-Induced Milestone Credit Assignment for Long-Horizon Software Engineering Agents
SWE-MILE通过异步势诱导里程碑信用分配，利用工作流运行时信号为长程软件工程智能体提供细粒度过程监督，显著提升其性能。
Engineering Reliable Commit Gates for Agentic AI: Cost-Aware Verification Portfolios under Common-Mode Data Failures
针对智能体提交门控，提出VP-CONTROL框架，通过2×2实验和组合控制器，证明证据来源多样性比模型多样性更关键，并验证了原子防护与幂等标识符的有效性。
Software Engineering in the Agent Era From Trustworthy Change to Human Agent Software Organizations
本文针对智能体时代软件工程中可扩展执行的管控问题，提出含可信变更、责任拓扑、人机单元的框架，明确权威为分类轴并推导相关影响，贡献理论构建与操作化方法。
Agile V: A Compliance-Ready Framework for AI-Augmented Engineering -- From Concept to Audit-Ready Delivery
Agile V通过整合敏捷迭代与V模型验证，实现任务级验证和审计文档自动生成，提升AI增强工程的合规性和效率。
Inference-Time Intervention in Large Language Models for Reliable Requirement Verification
本文提出在推理时修改少量注意力头并结合自洽性，使 LLM 能基于 Capella SysML 图表示可靠验证空间任务需求，测试集精确率达到完美。
Verification of Distributed Artificial Intelligence Systems in Bioinformatics
软件是许多项目的重要推动者，否则这些项目将无法执行。这些项目包括太空探索，天气建模，基因组计划等。帮助这些项目的软件做它被期望做的事情是至关重要的。在软件工程的术语中，符合需求的软件，也就是做了预期要做的事情的软件被称为正确的。软件的正确性检查一直是软件工程领域的研究热点。软件应用领域的从业者通常不重视检查这种正确性。然而，随着软件系统变得越来越大，可能与由不同作者编写的分布式子系统相结合，这种验证变得更加重要。并发分布式系统由于其组件的执行速度不同而容易出现危险的错误，例如死锁、竞争条件或违反项目特定属性。本计画描述一种称为模型检验的静态分析方法，应用于生物资讯学过程的分散式系统验证。在它，我们评估的模型检验方法的效率，以验证组合过程的并发执行的步骤越来越多。我们表明，我们的实验结果符合分析推导的期望。我们还强调了静态分析在生物信息学领域中对组合过程的重要性。
Towards a Systems Engineering based Automotive Product Engineering Process
现有汽车产品开发中的缺陷和冗余阻碍了基于系统工程的开发。在本文中，我们将讨论一个有条不紊的程序，以消除目前的产品开发中的缺陷，从而使一个新的系统工程为基础的开发方法的引入。作为我们的方法的核心部分，我们讨论了如何将一个不透明的异构产品开发到一个同质的一致的产品开发，同时考虑到现有的学科。我们的方法为实现更易于验证和确认的过程结构铺平了道路。我们展示了我们提出的解决方案在汽车用例上的有效性。
A Tutorial on Using Dafny to Construct Verified Software
本文是自动化验证工具领域的新手教程，尽管我们假设读者对Hoare风格的验证相对熟悉。本文除了介绍语言和验证器Dafny的最基本的特点外，还特别强调了如何使用Dafny作为验证程序开发的助手。我们的主要目标是鼓励软件工程社区使用形式化验证工具。
Agentic Porting, Construction and Initial Verification and Validation of Libraries within the Open Source Unified TRAnsient Multi-Phase Advanced Reactor simulation Kit (Outram Park) Part I: A Software Engineering Log for Thermal Hydraulics
本研究将OpenFOAM库智能体迁移至Rust语言的Outram-Foam库，开发了两相HEM壅塞流求解器，验证显示其吻合度良好，智能体编码可提升开源库开发效率，人类专业知识仍为关键。
Simulation Based Formal Verification of Cyber-Physical Systems
网络物理系统（CPS）已成为21世纪世界固有的一部分。智能电网、交通和医疗保健等系统帮助我们顺利、成功和安全地运行我们的生活和业务。由于这些CPS中的故障可能会产生严重、昂贵甚至致命的后果，因此系统级形式化验证（SLFV）工具对于最大限度地减少开发过程中及以后发生错误的可能性至关重要。基于模型的设计（MBD）工具的日益广泛的使用支持它们的适用性。MBD能够对CPS模型进行仿真，以便从最初的设计阶段检查其正确的行为。缺点是复杂CPS的SLFV是一个非常耗时的过程，通常需要几个月的模拟。目前的SLFV工具旨在通过同时工作的多个模拟器加速验证过程。为此，他们提前计算所有场景，以便并行地拆分和模拟它们。此外，他们计算优化的模拟活动，以模拟这些场景的共同前缀只有一次，从而避免冗余的模拟。尽管如此，仍然存在一些限制，阻止更广泛地采用SLFV工具。首先，目前的工具无法从现有的数据集与收集的场景优化模拟活动。其次，目前没有方法来预测完成SLFV过程所需的时间。由于缺乏预测过程长度的能力，安排核查活动非常成问题。在这篇论文中，我们提出了我们如何能够克服这些限制，使用数据密集型的模拟活动优化器和一个准确的机器独立的执行时间估计。
A Mixed-Method Empirical Study of LLM Assistance in Software Engineering Workflows
本文通过对157名学生的调查和20名学生的准实验，研究了LLM辅助软件工程的效果，发现其益处取决于任务类型，受专业水平和验证实践调节，且会改变工作流程结构。
Towards Engineering Multi-Agent LLMs: A Protocol-Driven Approach
本文提出SEMAP协议层方法，通过显式行为契约建模、结构化消息和带验证的生命周期执行三项核心设计原则，有效解决了多智能体LLM在软件工程任务中的规范不足、协调错位和验证不当问题，显著降低了代码开发与漏洞检测的失败率。
Runtime Verification and Field-based Testing for ROS-based Robotic Systems
本文针对ROS机器人系统，通过文献综述、仓库挖掘和问卷验证，提出20条指南（8条面向开发者，12条面向QA团队），以支持运行时验证和现场测试，填补架构指导空白。
Programming the Universe: The First Commandment of Software Engineering for all Varieties of Information Systems
自从计算机和程序出现以来，软件开发的过程和结果一直是一个充满问题和失败的雷区，因为软件及其开发的复杂性和复杂性在半个世纪内增加了一千倍。多年来，出现了一些理论、法律、最佳做法、宣言和方法，取得了不同程度的成功。我们作为软件工程师处理复杂和大规模系统的经验表明，这些指导方针局限于以前定义的范围，而且往往是狭窄的范围。够了如今，几乎每家公司都在从事软件和服务业务，一切都是软件或由软件管理。那么，是时候重新定义支配我们宇宙的定律了。在这种情况下，我们讨论并提出了一套普遍的法律，使我们提出的第一诫软件工程的所有品种的信息系统。
Comprehensive Evaluation of Large Language Models on Software Engineering Tasks: A Multi-Task Benchmark
本文评估了11种先进LLMs在五个软件工程任务中的表现，发现模型在完成时间、工具效率和成本上存在显著差异，同时揭示了两种低效模式，并展示了编码任务的成功率与研究任务的挑战性差异。
Model-Driven Discipline for Multi-Agent LLMs: Requirement-to-Verification Generation of Traceable System Models
针对软件复杂性问题，提出RADIANT方法，结合MDE与多智能体LLMs用于系统开发。能从需求模型自动生成异构模型及可追溯链接，进行变更影响分析和形式验证。评估显示可提高语法有效性和可执行性，减少开发时间并可跨领域应用。
Engineering Trustworthy Machine-Learning Operations with Zero-Knowledge Proofs
本文系统综述零知识证明在机器学习运维中的应用，提出五个关键属性，指出当前研究集中于推理验证，并识别出向统一ZKMLOps框架发展的趋势，以增强可信AI的问责、透明与合规。
Realization and Extension of Abstract Operation Contracts for Program Logic
对于具有形式正确性证明的工程软件来说，在软件或其规范发生变化的情况下，证明可以有效地重用是至关重要的。不幸的是，在现实中，即使是代码或其规范中的微小变化也经常导致不成比例的验证工作浪费：例如，每当一个方法的规范被修改时，其正确性的证明就会中断，所有基于此规范的其他证明也会中断。抽象方法调用是最近提出的方法调用验证规则，允许有效的系统重用证明。在这篇论文中，我们实现，扩展和评估这种方法的关键验证系统。
Comprehension Debt in GenAI-Assisted Software Engineering Projects
研究探讨生成人工智能工具在软件工程项目中导致理解债务的机制，识别四种积累模式和一种缓解模式，强调通过验证实践和结构化回顾减少集体认知债务。
Stop Hand-Holding Your Coding Agent: Engineering the Loops that Replace Step-by-Step Prompting
本文提出循环规范作为替代逐步提示的编码智能体新范式，定义其结构、分类与设计原则，并通过真实语料分析验证其成熟度。
Rethinking Scientific Modeling: Toward Physically Consistent and Simulation-Executable Programmatic Generation
针对大型语言模型在工程建模中生成代码的物理不一致问题，提出结合领域知识构建、约束对齐和验证驱动的框架，并引入CivilInstruct数据集和MBEval基准，通过两阶段微调提升模型生成的可执行性和物理一致性。
Beyond Code Generation: Reliability, Verification, and Cost Economics in the Agentic Software Development Lifecycle
本文综合多类研究证据，提出智能体SDLC相关工程概念，探讨AI编码智能体在软件开发全流程的可靠性、成本等问题，核心转向生产合格价值的量化评估。
A comprehensive safety engineering approach for software-intensive systems based on STPA
本文提出基于STPA的综合安全工程方法，结合软件测试和模型检查，用于开发安全软件，通过安全分析确定软件安全需求，以确保潜在危险原因不发生。
Privacy Engineering: A Systematic Literature Review
通过系统综述90篇研究（2018-2025），识别隐私工程的两个核心维度（PETs/PM/VT和GA/TC/OM）及中介维度MS，揭示生命周期分布与领域差异，提供实践地图和可复现评估框架。
The Rise of AI-Native Software Engineering: Implications for Practice, Education, and the Future Workforce
本文系统综述了生成式AI和LLM对软件工程的变革，提出AI原生SE的概念框架、九维能力模型、四阶段课程路线图及研究议程，强调培养工程师的判断、验证与编排能力。
AgentForge: Execution-Grounded Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Software Engineering
AgentForge通过引入执行验证原则，提升代码正确性验证，实现40.0%的SWE-BENCH Lite解决率，优于单智能体基线。
LLM-Assisted Tool for Joint Generation of Formulas and Functions in Rule-Based Verification of Map Transformations
本文提出一种LLM辅助流水线，在计算FOL框架内联合生成逻辑公式与可执行谓词，用于验证自动驾驶高精度地图变换，在保持正确性的同时减少人工工程量。
SHIA: A Direct SysML-Hardware Interface Architecture for Model-Centric Verification
本文提出SHIA架构，通过SysML侧服务器和硬件侧服务器实现模型与硬件的双向通信，通过逻辑门案例验证模型驱动的验证方法，展示SysML作为可执行层的潜力。
A Parallel Tempering Approach for Efficient Exploration of the Verification Tradespace in Engineered Systems
验证是开发工程系统的一个关键过程。通过验证，工程师在系统部署投入运行之前对系统的正确功能充满信心。传统上，验证策略在系统开发之初就已确定，验证活动随着开发的进行而执行。这种办法似乎产生了较差的结果，因为核查活动的选择没有利用通过系统开发过程获得的信息。相比之下，一套基于设计的方法来验证，验证活动是动态选择系统的发展进程，已被证明提供优越的结果。然而，由于核查贸易空间的规模很大，其在现实工程情景下的应用仍然未经证实。在这项工作中，我们提出了一个并行回火方法（PTA），有效地探索验证交易空间。首先，我们制定了一个树搜索问题的验证交易空间的探索。其次，我们设计了一个并行回火（PT）算法，通过模拟在不同温度下的验证过程的多个副本，以获得接近最优的结果。第三，我们将PT算法应用于所有可能的验证状态，以动态地识别接近最优的结果。建议PTA的有效性进行评估的部分模型的一个概念卫星光学仪器。
Formal methods and software engineering for DL. Security, safety and productivity for DL systems development
深度学习（DL）技术现在已经广泛应用，并被集成到许多重要的系统中。它们的分类和识别能力确保了它们与多个应用领域的相关性。作为依赖于训练而不是算法编程的机器学习，它们提供了高度的生产力。但它们可能容易受到攻击，并且验证其正确性只是作为一种科学和工程可能性才刚刚出现。本文是对以前发表的调查的重大更新，试图涵盖这一领域的所有最新出版物。它还涵盖了一个更近的趋势，即设计用于生成和训练神经网络的特定领域语言。
RE-oriented Model Development with LLM Support and Deduction-based Verification
本文提出面向需求工程的 UML 建模框架，结合 LLM、逻辑推理与演绎形式化验证，实现行为模型到逻辑规范的转换及程序骨架自动生成。
Challenges and Practices in Aligning Requirements with Verification and Validation: A Case Study of Six Companies
本文通过访谈6家公司的30名从业者，识别需求工程与验证确认协调中的沟通、追踪、变更控制等挑战，并提出实践路线图。
The EVerest Dataset for Secure Software Engineering
提出 EVerest 数据集，包含从需求到代码的多制品安全标签，支持端到端安全验证研究，并已发现并修复真实安全弱点。
Agentic Agile-V: From Vibe Coding to Verified Engineering in Software and Hardware Development
本文研究了代理AI在软件和硬件开发中的应用，提出Agentic Agile-V框架，通过SCOPE-V循环将对话意图转化为结构化工程成果，并贡献了最小输入艺术品类税、对话到合同门、风险自适应工作流和证据包接受模型。
Generative transformations and patterns in LLM-native approaches for software verification and falsification
本文通过二次研究百余篇文献，提出生成式变换分类法，识别LLM原生软件验证与反证中的组合模式，为规范工程实践奠定基础。
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