大模型推理能力

On Some Problems from the Kourovka Notebook

关于《库罗夫卡笔记本》中的一些问题

Wouter van Doorn, Elias Judin, Pietro Monticone, Daniel Morrison

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文解决《库罗夫卡笔记本》中八个群论问题，包括构建特定群、证明元素乘积取值情况、说明群阶与统计量不能确定单性、构造算子，还涉及确定生成群、证明幂图性质、探讨子群格情况及反驳秩不等式，且由形式推理主体在Lean中完成。

Comments 21 pages. Lean 4 formalisation: https://github.com/pitmonticone/Kourovka. v2: Expands the appendix with an account on problem selection and adds the MathOverflow provenance of Problem 18.50

FlexNGIA 2.0: Redesigning the Internet with Agentic AI -- Protocols, Services, and Traffic Engineering Designed, Deployed, and Managed by AI

FlexNGIA 2.0：利用智能AI重新设计互联网——由AI设计、部署和管理的协议、服务和流量工程

Mohamed Faten Zhani, Younes Korbi, Yamen Mkadem

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 面对沉浸式通信需求等带来的契机，FlexNGIA 2.0利用基于大语言模型的AI智能体自主编排、配置和演进网络，可动态调整多种网络方案。通过初步实验证明其能力，为新型智能AI驱动网络奠基，也指出了相关关键研究挑战。

Correctness, confidence, and context: Framing software assurance in the AI age

正确性、置信度与上下文：在人工智能时代构建软件保障

Mary Shaw

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 探讨软件工程中正确性相关挑战，指出传统方法与生成式人工智能在软件保障上的差异，呼吁系统思考保障技术，做出明智选择。

Comments 12 pages, 10 figures, text for invited keynote at FSE 2026 in Montreal. Revised after the conference to reflect discussions at the conference

Thermodynamic Limits of Proof

物理计数的计算复杂性

Tristan Simas

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 研究物理计数的计算复杂性，提出决策商 Q 作为最小抽象，并证明多个复杂性理论结果。

Comments Main PDF: 35 pages, 4 tables. Supplementary: 26 pages, 2 tables. Lean 4 release artifact available at https://doi.org/10.5281/zenodo.18140965

SpecRL: Reinforcement Learning with Test-Based Completeness Rewards for Formal Specification Synthesis

通过负测试作为完整性信号的强化学习用于形式规范综合

Zhechong Huang, Zhao Zhang, Zeyu Sun, Huifeng Sun, Yingfei Xiong

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 本文提出SpecRL框架，利用负测试比例作为规范完整性的信号，提升规范强度和验证成功率，实验显示其在不同模型规模上表现优异。

GCD: Garbled, Corrected, Demonstrandum -- Fixing and Proving Go's Extended GCD Implementation

GCD: 乱码、修正、证明——修复并验证Go语言的扩展GCD实现

Linard Arquint

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 本文修复了Go标准库中extendedGCD实现的两个偏差，并使用Gobra和Lean进行了形式化验证，证明了正确性和终止性，同时发现AI代理可辅助验证过程。