الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · علوم الحاسوب النظرية · arXiv · 2026-10-23

TrustedCode: تقييم نماذج اللغة الكبيرة في تطوير شيفرة موثوقة عبر التحقق الآلي من البرامج

العنوان الأصلي: TrustedCode: Evaluating Large Language Models for Developing Trusted Code through Automated Program Verification

نظرًا إلى أن الشيفرة التي يولّدها الذكاء الاصطناعي غير موثوقة، فإن التحقق الصوري وسيلة واعدة لإرساء الثقة، لكن الأدوات الحالية تستهدف في معظمها Java وC لا Python. يقدّم المؤلفون TrustedCode، الذي يستخدم نماذج اللغة الكبيرة لفحص أنواع شيفرة Python وترجمتها إلى WhyML عبر Why3 والتحقق منها وفق مواصفات صورية باستخدام المبرهنات الآلية في Why3. وفي تجارب على عشرة برامج Python، نشأ 50% من الأخطاء المرصودة عن فجوات في المعرفة بالمجال، و30% عن الصياغة، و20% عن مشكلات دلالية ومشكلات في الأنواع، والأداة مفتوحة المصدر.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →