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本文对基于模板的神经网络鲁棒性验证加速进行系统性研究，并介绍了FastCert，一种自动分配模板以提高性能的技术。
本文提出了三种可组合的方法——抽象解释、精化类型和SMT有界模型检验——用于机械验证由大语言模型驱动的智能体技能行为是否包含在其声明的能力范围内，从而弥合了配套论文中提出的形式化验证级别之间的差距。