我们正在训练AI模型，需要提供20-50条verus训练数据，以提高代码输出效率和准确性。欢迎投简历，联系方式：764586552@qq.com，期待长期合作。

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本研究提出了一种基于大型语言模型（LLMs）和自动推理的程序验证方法，结合形式化描述和验证器，提高了程序生成的准确性。通过对VHDL语言的形式推理和自动生成验证代码，显著提升了证明率和准确性。此外，开发了FOLK方法，实现复杂声明的验证与解释生成，实验结果显示其优于传统模型。

Laurel 是一种利用大型语言模型（LLMs）自动生成 Dafny 程序的工具，提升了程序验证的自动化能力。研究提出了 DevBench 基准，评估 LLMs 在软件开发各阶段的表现，发现当前模型在处理复杂编程任务时存在局限性，并展示了 LLMs 在定理证明和代码生成方面的潜力与挑战。

通过描述一种名为 Vehicle 的工具，该工具用于模块化地验证神经符号程序，本文确定了 '' 嵌入间隙 '' 作为关键问题之一，Vehicle 提供了方便的语言用于指定神经网络的 '' 问题空间 '' 属性，并声明它们与 '' 嵌入空间 '' 的关系，以及自动化解释这些属性的强大编译器，以验证一个简单的装备有神经网络控制器的自主车辆的安全性。