ИИ и сложнейшие проблемы мира · Теоретическая информатика · arXiv · 2026-10-22
ORSMT: раскрытие потенциала выполнимости по модулю теорий (SMT) для семантической верификации и исправления в оптимизации на основе LLM
Оригинальное название: ORSMT: Unleashing the Potential of Satisfiability Modulo Theories for Semantic Verification and Repair in LLM-Based Optimization
ORSMT решает задачу семантической верификации в оптимизационном моделировании на основе LLM, где проверка того, описывают ли записанная математика, код решателя и возвращённый отчёт одну и ту же задачу, требует семантического сравнения. Система предоставляет типизированный семантический интерфейс и точные SMT-запросы об отношениях, доказывая или опровергая отношения областей допустимых решений и целевых функций, локализуя опровержения и восстанавливая один артефакт из другого. На 3 034 задачах и шести размерах генератора она повышает частоту совпадения модели и кода во всех 72 комбинациях, а защищённый выбор поднимает агрегированный показатель с 43,2% до 88,2%, а также долю корректных и совпавших артефактов — с 25,2% до 40,2%.