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该论文研究 Verus/Rust 形式验证工作流中，正确性反馈如何反而抑制规格完整性审计所需的证据，发现独立无反馈探索比带纠正反馈的循环产生多一倍的认证反例，并在 NeurIPS 2026 AI for Verifiable Coding 工作坊被接收。
本文形式化了多智能体LLM系统中的四种并发异常，机械验证了一个一致性层次结构，并提供了带有有界预防成本的经过验证的Rust运行时，包括对字节跳动deer-flow的修复以及LangGraph中的工具效应重排序的修复。