推文

@q8i0181 · 2026-10-17 10:55

★本文AI自動摘譯，全文請看引用，僅供NEAR推廣 ★質押 @near_ai claude-opus-5-5本次花費$0.330 --- 形式化驗證 101：NEAR 如何邁向可證明的軟體 管理資產的軟體需要清楚的規則：誰可以動用資金、餘額怎麼變動、操作失敗時會發生什麼。形式化驗證（Formal Verification）讓開發者可以用數學方式確立：軟體確實遵守一套精確定義的規則。在證明和假設的範圍內，它能排除可能導致危險結果的錯誤。 NEAR AI 正在研究怎麼用 AI 讓形式化驗證更快、更便宜，也讓更多開發者用得上。NEAR AI 最近在 Lean Eval v1 形式化排行榜上，以總解題數拿下第 1 名。首要目標之一是對 NEAR 協議和它的核心智慧合約做形式化驗證，同時提供生態系開發者實用的工具。 Illia 主張，AI 也在幫攻擊者找出並利用弱點，所以更強的驗證變得越來越迫切。 「AI 和 AI 生成程式碼的未來令人興奮，但前提是我們能對它的行為做出可驗證的數學保證。」 — Illia Polosukhin # 什麼是形式化驗證？ 需求會變成數學陳述，再由電腦檢查證明。測試檢查的是挑出來的案例，證明則能涵蓋定義和假設內的每一個案例。證明失敗不一定代表有 bug，也可能是需求寫錯，或只是找不到證明。 它提供的是針對指定行為的精確保證，不是籠統宣稱系統很安全，所以是用來補足測試和程式碼審查。證明了轉帳會維持餘額不變，不代表只有授權使用者能發起轉帳。授權要另外證明。 過去這需要深厚專業，非常昂貴，多半只用在高風險的關鍵場景。1994 年，Intel 的 Pentium 除法缺陷讓它提列約 4.75 億美元費用。後來 Intel 在 Pentium 4 專案投入大約 60 人年做形式化驗證，檢查了 14,000 多項性質。 # Lean 與 AI 證明代理 Lean 是開源的程式語言和證明輔助工具（proof assistant）。AI 代理會寫出候選證明、執行 Lean、讀取回饋，然後再試一次。AI 負責提出證明，檢查器負責驗證。NEAR AI 最近的基準測試成果，展現的是證明生成的進展。 # 基準測試結果 PutnamBench 官方排行榜記錄 NEAR AI 解出 672 題，平均約每題 0.17 美元。這不是驗證正式上線合約的成本估算。AI 代理的程式碼已經公開 https://github.com/nearai/putnambench-deepseek 這些成果建立在 Lean 開發者、基準測試維護者、研究人員和 Mathlib 貢獻者多年的共同基礎上。感覺就像我們剛跑出了四分鐘一英里。 下一步是把這些進展帶到大家實際在用的軟體上：準確建模系統的行為、定義重要的性質，並證明這些性質在正式上線的程式碼裡確實成立。 是證明，不是承諾。 --- @NEARProtocol @near_intents https://x.com/NEARProtocol/status/2111155257921204584

曝光 61 · 评论 0 · 点赞 0 · 书签 0 · 曝光/时 49.90399895637209