AIが解く世界の難問 · 計算機科学の理論 · arXiv · 2026-10-22
ORSMT：LLMベースの最適化における意味的検証と修復へのSMTの活用
原題: ORSMT: Unleashing the Potential of Satisfiability Modulo Theories for Semantic Verification and Repair in LLM-Based Optimization
自然言語の問題からLLMが数式・ソルバーコード・実行結果を生成する最適化モデリングにおいて、型付き意味インターフェースと正確なSMT関係クエリで成果物間の関係を検証・修復するORSMTを提案した。実行可能領域と目的関数の関係を証明または反証し、反証を該当する行や領域に局所化した上で、一方の成果物から他方を再構築する。3,034問題・6つの生成サイズの評価で72の組み合わせすべてにおいてモデル・コード一致率を改善し、保護付き選択により集合一致率が43.2%から88.2%へ、正しく一致する割合が25.2%から40.2%へ向上した。