微软研究院用 PDD Kit 形式化验证智能体编写的全栈 Web 应用
微软研究院联合 GitHub Next 发布研究原型 PDD Kit,把用户意图转成 Verus 形式化规范,再证明编码智能体生成的代码对每个输入都满足该规范,证明覆盖不到的部分回退到测试。
推荐理由:微软研究院与 GitHub Next 合作的研究原型,展示如何把智能体生成的代码从逐行审查转向意图审查加形式化证明。
微软研究院联合 GitHub Next 发布研究原型 PDD Kit,把用户意图转成 Verus 形式化规范,再证明编码智能体生成的代码对每个输入都满足该规范,证明覆盖不到的部分回退到测试。
推荐理由:微软研究院与 GitHub Next 合作的研究原型,展示如何把智能体生成的代码从逐行审查转向意图审查加形式化证明。
微软研究院张新志等研究者证明了1995年提出的KLS猜想,确认对一大类高维概率分布,最佳平面切割与任意形状最佳切割的效果差距不超过一个与维度无关的固定常数。作者在人类主导的智能体搜索流程中探索了100多条候选路径,由研究者筛选和调整方向,最终通过反复递归应用新判据完成证明;同期另有独立团队给出完整证明,并有Lean 4形式化验证。该结果使此前依赖该猜想作为假设的结论可以无条件成立。
推荐理由:这篇论文用人类主导的智能体搜索证明了一个悬置31年的几何猜想,读者可据此了解人机协作做数学研究的实际分工。
微软研究院发布零知识虚拟机 Magnetar,可直接证明用 Rust、Go 或 C 编写的程序执行过程,并输出可在约 12 毫秒内验证的简短证明。它在笔记本上每秒可证明 720 万至 870 万条 RISC-V 指令,在 15 个基准程序上平均比同类最快 zkVM 快 10 至 39 倍,优化版本可达每秒 950 万至 1280 万周期。
推荐理由:微软研究院把十余年零知识证明成果整合为 Magnetar,读者可了解通用程序证明在速度与密码学假设上的取舍。