Privacy-Preserving AI Verification via Minimal Information Disclosure
通过最小信息披露实现隐私保护的AI验证
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出最小信息披露（MID）方法，通过条件互信息衡量AI验证中的附带泄露，在多项验证任务中实现完美验证且零附带泄露，并支持基于Groth16 zk-SNARK的ZKP认证发布。
AI 大模型
大模型推理能力
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
1. 代码与定理证明 136 篇
MechGeo: Autoformalizing and Proving Euclidean Geometry in Lean 4
MechGeo：在Lean 4中自动形式化与证明欧几里得几何
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MechGeo是基于Mathlib的智能体框架，可在Lean 4中自动形式化欧几里得几何问题并构造认证证明，在43道IMO几何题及Lean-IMO-Bbench上取得显著成果，为可信形式几何提供实用基础。
Comments 43 pages
Judging Is Not Enumerating: Silent Omissions in LLM-Authored Acceptable Sets
判断并非枚举：大语言模型生成的可接受集合中的隐性遗漏
机构 * University of Macau（澳门大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究发现大语言模型作为评估者时，生成可接受集合的表现远差于判断表现，核心问题是隐性遗漏，通过重写错误预期值可大幅提升修复后的套件产量。
Comments 53 pages, 14 figures, 26 tables
Auditing Discovery Claims: A Two-Sided Criterion for Agentic Science, with the Negative Side Decidable
审计发现主张：面向智能体科学的双边准则，其负面侧可判定
机构 * University of Macau（澳门大学） ； South China University of Technology（华南理工大学）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出面向智能体科学的双边审计准则，通过实验揭示AI科学系统能力主张的夸大问题，证实智能体编写的程序在低计算量下可击败人类程序，但未明确可迁移的机制。
Comments 51 pages, 10 figures, 10 tables
Persistent Convolution: A Topological Framework for AI Alignment Testing and Semantic Space Characterization
持久卷积：用于AI对齐测试和语义空间表征的拓扑框架
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本研究开发了一种基于拓扑的多模态对齐测试，以提升不透明AI模型部署、选择与比较的可解释性，助力AI对齐测试与语义空间表征。
Comments Code available at github.com/tylerashoff/persiscope (PyPI: persiscope)
FAVA: Formal Authorization for Verified Agents with Evidence-Backed Permission Graphs
FAVA：基于证据支持的权限图的经验证智能体的形式化授权
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 FAVA是一种用于智能体执行的带权限授权框架，通过LLM引导的权限IR、证据支持的权限图和SMT授权器保障安全，在多场景评估中达90.5%决策合规率，可拦截动态违规迹。
Context Assembly as the Controlled Variable: A Control-Theoretic View of Harness Policies for Frozen LLM Agents
作为受控变量的上下文组装：冻结大语言模型智能体利用策略的控制理论视角
专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究聚焦大语言模型智能体，以往控制工具选择等，本文将上下文组装视为受控变量，通过上下文博弈或强化学习策略在线学习，进行形式分解、稳定性论证及不确定性校准分析，给出控制理论视角的相关证据。
Comments 6 pages, 2 figures, 1 table. Code and companion paper's data: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl
Agree on the Model, Verify the Inference: GKR Protocols for HND-Based Transformer Inference
就模型达成一致，验证推理：基于同态-非同态分解变压器的HND的GKR协议
机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究外包变压器推理问题，提出GKR-HND协议验证同态-非同态分解变压器多项式主干，保留验证器检查记录与开口，委托公共评估给计算工作者，实验验证了证明路径与委托计算，无需密集矩阵重放。
Comments 24 pages, including 4 pages of supporting information; 2 figures
From Intent to Infrastructure: LLM-Driven Agent Compilers for ISAC Networks
从意图到基础设施：用于ISAC网络的基于大语言模型的智能体编译器
机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Systems General, Academy of Systems Engineering, Academy of Military Sciences（系统工程院系统一般研究所）
专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究ISAC网络从概念验证到系统级部署的设计难题，提出基于大语言模型的智能体编译器，经四个阶段工作产生ISAC策略图，运行时引擎支持闭环自适应，以无人机救援为例展示编译过程并讨论开放问题。
Theoretical Foundations of $\max$@$k$ Reinforcement Learning
$\max$@$k$强化学习的理论基础
机构 * Bocconi University（博科尼大学）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究有限 horizon 强化学习中$\max$@$k$学习问题，指出其与标准预期回报最大化不同，证明马尔可夫策略不足，识别状态增强，表征策略性能差距，表明学习更难，给出高效算法实现最优样本复杂度率。
The Prover Is the Judge: Verified Security Software from AI Coding Agents in Ada/SPARK
验证者即评判者：来自Ada/SPARK中AI编码代理的经过验证的安全软件
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能编码代理生成安全软件代码的情况，核心方法是在验证器驱动循环下编写验证，主要贡献是通过GNATprove完成大量证明义务，降低监督成本，同时指出其不足及得出代理受反馈强度限制的教训。
CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems
CAVA：用于智能代理人工智能系统运行时治理的规范动作验证与认证
机构 * Ond Holdings Inc（Ond控股公司）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究智能代理人工智能系统异构运行时带来的治理问题。提出CAVA，将异构代理活动转换为规范动作对象。通过基准参考实现研究，为部署者端人工智能治理提供动作级规范化和语义模式的系统表述。
Comments 35 pages. Working paper on canonical action verification, runtime governance, semantic pattern detection, and approval-bound action receipts
OpenProver: Agentic and Interactive Theorem Proving with Lean 4
OpenProver：使用Lean 4进行智能且交互式的定理证明
机构 * Charles University, Faculty of Mathematics and Physics（查尔斯大学数学与物理系）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 介绍用于大语言模型驱动的自动化定理证明的开源系统OpenProver，它集成特定架构，完全开源，能自动验证证明，提供交互式界面，通过在ProofNet上评估展示自动验证在定量消融实验中的潜力。
Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the 19th Conference on Intelligent Computer Mathematics (CICM 2026)
Lean-QIT: Towards a Formal Infrastructure for Quantum Information Theory
Lean-QIT：迈向量子信息理论的形式化基础设施
机构 * QudeLeap Research（QudeLeap研究院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Quantum Science Center of Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area（粤港澳大湾区量子科学中心） ； The University of Hong Kong（香港大学）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在为量子信息理论构建形式化基础设施，通过Lean 4库LeanQIT提供相关接口，将多个重要定理形式化，分离操作定义与解析表征，为形式化QIT及相关推理提供基础和知识底物。
Comments 24+5 pages, 3 figures
Proof of Execution: Runtime Verification for Governed AI Agent Actions
执行证明：受治理人工智能代理行动的运行时验证
机构 * AlphaBitCore, Inc.（AlphaBitCore公司）
专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究人工智能代理行动正确性验证问题，提出运行时证明（PoE）方法构建执行三元组及相关谓词和保证，证明其合理性，通过原型测试验证效果，能将多方面绑定到可检查对象，使受治理执行可证。
Comments 14 pages, 1 figure, 4 tables, 1 algorithm; includes formal soundness and replay theorems with witness constructions in appendix
A Three-Layer Framework for AI in Scientific Discovery
人工智能在科学发现中的三层框架
机构 * Department of Mathematics, University of Texas at Arlington（德克萨斯大学阿灵顿分校数学系）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AI在科学发现中的三层框架，核心创新是第二层：通过定性推理进行模型形成，识别框架结构不足并寻找缺失概念，通过三个案例说明其重要性。
Latent Programming Horizons in Coding Agents
编码智能体中的潜在编程视界
机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 该研究探究编码智能体底层语言模型的程序内部表征，通过逻辑回归探针发现其残差流可线性编码程序属性，还能提前约25步预测后续编辑结果，为编码智能体的机制可解释性研究提供新方向。
Multi-Large Language Model Orchestrated Severity Assessment of Clinical Records (MOSAIC)
临床记录的多大型语言模型编排严重程度评估（MOSAIC）
机构 * Department of Drug Design and Pharmacology, University of Copenhagen（哥本哈根大学药物设计与药理学系） ； GSK（葛兰素史克） ； School of Pharmacy, University of Rhode Island（罗德岛大学药学院）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究用MOSAIC这一两阶段智能语言模型框架对2型糖尿病严重程度进行表型分析，以合成队列评估其与多种算法真值对比情况及全因死亡率等，结果显示该框架有优势，智能分类与固定规则执行不同。
Teaching Code LLMs to Reason with Intermediate Formal Specifications
使用中间形式规范训练代码语言模型进行推理
机构 * FPT Software AI Center（FPT软件人工智能中心） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Hanoi Univ. of Science and Tech.（河内科学技术大学） ； Texas, USA（得克萨斯州，美国） ； Hanoi, Vietnam（河内，越南）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究可执行检查点规范生成，介绍SpecCoder框架从多种程序学习，能选正确规范拒错误执行。引入HumanExec基准测试，实验表明其提升了检查点规范质量及下游正确性推理和修复能力。
SABLE: An NDA-Safe Closed-Loop LLM Framework for Analog Circuit Optimization in Industrial EDA Flows
SABLE：工业 EDA 流程中用于模拟电路优化的 NDA 安全闭环 LLM 框架
机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学，双城分校）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究针对工业模拟流程中数据安全问题，提出 SABLE 框架，结合多种安全措施，能让 LLM 通过特定工具优化模拟电路，在实际任务中评估多个模型，验证其有效性。
LLMs as Teaching Assistants for Mathematics Exam Grading: Reliability, and Practical Usability
LLMs作为数学考试评分的助教：可靠性与实际可用性
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 评估六种LLM配置在离散数学考试评分中的表现，发现宽松评分策略降低错误率，但点校准与排名保持仍是不同目标。
Comments 12 Pages, 6 figures
Bayesian Uncertainty Propagation for Agentic RAG Pipelines: A Proof-of-Concept Study on Multi-Hop Question Answering
面向智能体RAG管道的贝叶斯不确定性传播：多跳问答的概念验证研究
机构 * University of Hull（赫尔大学）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种不确定性感知的智能体RAG框架，通过贝叶斯网络传播各阶段的不确定性信号，以估计系统级不确定性并定位潜在故障点，在HotpotQA上表现有效，但在StrategyQA上受限于校准问题。
Comments Submitted for 7th International Conference on Maintenance and Intelligent Asset Management (ICMIAM 2026)
AxDafny: Agentic Verified Code Generation in Dafny
AxDafny: Dafny中的智能验证代码生成
机构 * Axiomatic AI, Boston, MA, USA（Axiomatic AI，波士顿，马萨诸塞州，美国）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AxDafny框架，通过验证器引导的修复迭代生成Dafny代码和证明，在LCB-Pro-Dafny和DafnyBench上显著提升验证成功率。
ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation
ToE：一种具有动态多源证据检索与聚合的分层可解释声明验证框架
机构 * School of Cyberspace Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息科学与技术学院） ； TravelSky Technology Limited（TravelSky技术有限公司） ； School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Tree of Evidence (ToE)框架，通过强化学习驱动的多源检索、证据评估和参数树聚合，实现可解释的自动事实核查，在多个数据集上提升4-24个百分点，尤其对抗性毒化输入效果显著。
LCAi: Life Cycle Assessment with big data fusion and retrieval-augmented generation-assisted interpretation
LCAi: 基于大数据融合与检索增强生成辅助解释的生命周期评估
机构 * Institute for Chemical and Bioengineering, Department of Chemistry and Applied Biosciences, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院化学与应用生物科学系化学与生物工程研究所） ； NCCR Catalysis（瑞士国家研究能力中心催化研究所）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一种视角条件检索增强生成框架，通过多视角检索与受控合成，在AI辅助生命周期评估中实现结构化解释，减少幻觉风险并保持跨领域多样性。
Comments 23 pages, 14 figures, 6 tables. Includes Supplementary Information
An Empirical Study of LLM-Generated Specifications for VeriFast
LLM 生成的 VeriFast 规范实证研究
机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Meta ； Ann Arbor, Michigan, USA（美国密歇根州安阿伯） ； Menlo Park, California, USA（美国加州Menlo Park） ； West Lafayette, Indiana, USA（美国印第安纳州西拉法叶）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究评估了大型语言模型为分离逻辑验证器 VeriFast 生成规范的能力，发现虽然功能保持良好（>91%），但验证成功率仅31.4%，主要错误源于领域知识不足。
Failure Modes of Large Language Models on Research-Level Mathematics: A Taxonomy and an Empirical Characterisation
大语言模型在研究级数学问题上的失败模式：分类与实证刻画
机构 * Dept. of CSE (Data Science) Heritage Institute of Technology（计算机科学与工程系（数据科学）哈里特技术学院）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过分析“First Proof”基准测试中LLM的错误，识别出四种失败模式（F1-F4），并审计Gemini 2.5 Flash生成的证明，发现前提走私（F2）普遍存在且无法被引文验证检测，提出应构建推理时管道预防而非事后检测。
TheoremGraph: Bridging Formal and Informal Mathematics
TheoremGraph：连接形式化与非形式化数学
机构 * University of Washington Math AI Lab（华盛顿大学数学人工智能实验室）
专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出TheoremGraph，构建统一语句级依赖图，连接非形式化（arXiv论文）和形式化（Lean）数学，通过嵌入自然语言标语实现跨域链接，并验证了检索性能。
Comments 31 pages, 9 figures, 21 tables
Cycle-Consistent Neural Explanation of Formal Verification Certificates
形式验证证书的循环一致性神经解释
机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究院）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出循环一致性神经架构，通过前向和逆向网络结合符号验证器，生成忠实于形式验证证书的自然语言解释，在金融合规领域测试中达到90.0%的循环验证正确性，比多LLM基线高13.9个百分点。
Comments 15 pages of main text
Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI
闭环：形式化验证的法律作为自我改进法律AI的奖励信号
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学）
专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出一种架构，通过LLM驱动的形式化转换和验证内核，为法律AI提供可验证的奖励信号，实现闭环强化学习，并在多个法律领域展示其优势。
Comments 14 pages, no figures
