卡内基梅隆大学的研究人员提出了miniCodeProps，这是一个包含201个程序规范的基准数据集，旨在提高自动化定理证明在代码验证中的应用。该数据集涵盖了简单的自包含程序，如列表、自然数和二叉树，并根据证明难度分为三类。尽管AI在自动化定理证明方面显示出初步潜力，但当前的神经定理证明器在处理复杂任务时仍面临挑战，尤其是在终止和排序算法的性质证明上。
参考：
https://arxiv.org/pdf/2406.11915
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卡内基梅隆大学的研究人员提出了miniCodeProps，这是一个包含201个程序规范的基准数据集，旨在提高自动化定理证明在代码验证中的应用。该数据集涵盖了简单的自包含程序，如列表、自然数和二叉树，并根据证明难度分为三类。尽管AI在自动化定理证明方面显示出初步潜力，但当前的神经定理证明器在处理复杂任务时仍面临挑战，尤其是在终止和排序算法的性质证明上。
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