L'IA face aux grands problèmes du monde · Informatique théorique · arXiv · 2026-10-22
ORSMT : libérer le potentiel de la satisfiabilité modulo théories pour la vérification et la réparation sémantiques dans l'optimisation fondée sur les LLM
Titre original: ORSMT: Unleashing the Potential of Satisfiability Modulo Theories for Semantic Verification and Repair in LLM-Based Optimization
ORSMT s'attaque à la vérification sémantique dans la modélisation d'optimisation fondée sur les LLM, où vérifier si les mathématiques écrites, le code du solveur et le rapport renvoyé décrivent le même problème exige une comparaison sémantique. Il fournit une interface sémantique typée et des requêtes SMT exactes sur les relations, prouvant ou réfutant les relations de région réalisable et d'objectif, localisant les réfutations et reconstruisant un artefact à partir d'un autre. Sur 3,034 problèmes et six tailles de générateurs, il améliore le taux de correspondance modèle-code dans les 72 combinaisons, et la sélection protégée fait passer le taux global de 43.2% à 88.2% et la part des problèmes corrects et appariés de 25.2% à 40.2%.