La IA y los problemas difíciles del mundo · Informática teórica · arXiv · 2026-10-22
ORSMT: Liberando el potencial de la satisfacibilidad módulo teorías para la verificación y la reparación semántica en la optimización basada en LLM
Título original: ORSMT: Unleashing the Potential of Satisfiability Modulo Theories for Semantic Verification and Repair in LLM-Based Optimization
ORSMT aborda la verificación semántica en la modelización de optimización basada en LLM, donde comprobar si las matemáticas escritas, el código del solver y el informe devuelto describen el mismo problema exige una comparación semántica. Proporciona una interfaz semántica tipada y consultas exactas de relaciones SMT, probando o refutando relaciones entre regiones factibles y objetivos, localizando refutaciones y reconstruyendo un artefacto a partir de otro. En 3,034 problemas y seis tamaños de generador, mejora la tasa de coincidencia modelo-código en las 72 combinaciones, y la selección protegida eleva la tasa agregada del 43.2% al 88.2% y la proporción de correctos y emparejados del 25.2% al 40.2%.