世界数字科学院在联合国发布了全球首个AI智能体运行安全测试标准，旨在提升AI应用的安全性与可信度。该标准由多家机构共同编制，涵盖风险分析和模型检测等方法，以应对AI技术快速发展带来的安全隐忧。

本研究提出了一种新框架，通过引入可观察性运算符，改进概率策略逻辑在信息透明度表达上的不足，提升模型检测的可决定性，增强其在安全、隐私和决策领域的应用潜力。

本文综述了线性时序逻辑（LTL）学习与神经符号计算的多项研究，涵盖LTL公式学习算法、Transformer预测LTL解、SMT与定理证明方法、深度强化学习指令跟随，以及图表示学习加速模型检测，并探讨了LTL学习的NP完全复杂性。