LinguaArray
一个LLM引导的SMT求解框架，LLM提议语义焦点集，由SMT求解器验证并求解量化数组问题，旨在提升求解器在难例上的性能。
时间轴 (近 90 天)
LinguaArray框架提出让LLM通过一个狭窄、可由求解器验证的接口来引导形式化推理系统，聚焦于量化数组的SMT求解。
LinguaArray将LLM作为回门集的提议器，但所有提议必须经求解器验证以确保健全性。
LinguaArray在有限时间内与LLM交互，然后回退到后端求解器，确保LLM的引导是增强而非替代。
论文在五种逻辑下的1015个SMT-LIB实例上评估LinguaArray，超时设置为1200秒（包括LLM延迟）。
LinguaArray最多解决了69.1%的实例。
LinguaArray将已解决实例数量相对于对应的后端求解器提高了105%到397%。
LinguaArray的成功展示了LLM与形式化方法结合的一种可能路径：将LLM作为语义引导器，通过可验证接口与求解器协作。
全部知识事实 (7)
LinguaArray框架提出让LLM通过一个狭窄、可由求解器验证的接口来引导形式化推理系统，聚焦于量化数组的SMT求解。
50%待验证LinguaArray将LLM作为回门集的提议器，但所有提议必须经求解器验证以确保健全性。
50%待验证LinguaArray在有限时间内与LLM交互，然后回退到后端求解器，确保LLM的引导是增强而非替代。
50%待验证论文在五种逻辑下的1015个SMT-LIB实例上评估LinguaArray，超时设置为1200秒（包括LLM延迟）。
50%待验证LinguaArray最多解决了69.1%的实例。
50%待验证LinguaArray将已解决实例数量相对于对应的后端求解器提高了105%到397%。
50%待验证LinguaArray的成功展示了LLM与形式化方法结合的一种可能路径：将LLM作为语义引导器，通过可验证接口与求解器协作。
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