扩展Lean定理证明以验证真实世界代码
摘要
论文提出了EasyProver——一个基于递归智能体和异步搜索的Lean证明系统,使用现成的前沿模型即可在PutnamBench和IMO基准上接近饱和;同时还提出Aegis,一个将竞赛编程转化为更具挑战性的真实世界Rust到Lean验证任务的流水线,可用于基准测试和强化学习。
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缓存时间: 2026/10/30 15:13
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来源: https://huggingface.co/papers/2610.38174
摘要
EasyProver 是一个基于递归代理和异步搜索的 Lean 证明系统,几乎解决了所有 Putnam 和 IMO 基准问题;而 Aegis 则从竞赛编程题生成更难的验证任务,用于对证明器进行基准测试并支持强化学习。
我们提出了 EasyProver,一个基于递归代理构建的 Lean 证明系统,具备隔离上下文、异步搜索、并行策略探测以及弹性精化服务。使用一个开箱即用的前沿模型,无需额外训练,它就能证明 PutnamBench 672 个问题中的 669 个,以及 IMO 2026 全部六个形式化问题,并通过证明或反驳解决了 NTP4VC 600 个验证条件中的 597 个以及 VERINA 全部 189 个任务。由于这些基准已接近饱和,我们还引入了 Aegis,它将竞赛编程题目转换为针对真实实现的更难的验证任务。该流水线编写安全的 Rust 解决方案,通过 Aeneas 将其翻译为 Lean,生成规格说明,并为每条冻结的陈述标注经内核检查的证明或反驳。它共生成了 2,045 对经过差异化验证的 Rust-Lean 程序对和 11,533 条候选规格说明。与手工编写的基准不同,这些任务承载着来自定点算术、显式失败处理、生成式循环、类型转换和函数式化变异的实现级义务。在 2,000 条陈述的分层样本上,EasyProver 在每条陈述 30 分钟的预算内证明了 1,054 条(52.7%)。同样的任务也可以用于对其他证明器进行基准测试,以及作为 强化学习 的奖励信号。
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