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Claude给391行代码找Bug,狂写1.8亿行证明!

henry 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAIClaude这家伙,也是把debug,玩成扫雷硬解了。就在刚刚,Anthropic发布了与Theorem合作的最新研究:让Claude在几周内,为 123个开源库中的239个测试入口完成形式化验证,最终产出约1.8亿行通过机器检查的证明代码。据A社(全美班)团队介绍,这是其所知的首次大规模利用AI,在汇编代码层面对生产软件开展形式化验证。听起来有点绕,但简单来说,其实就是让Claude找出Bug,修掉,然后交一份证明,说明规定范围内的这类错误不会再出现。这就像在软件里扫雷,扫完还得写份报告,交代清楚:为什么这里没雷?而为了写出这份证明,C...

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arXiv:2610.31728v1 发布类型:新 摘要:Muon 已成为大型语言模型训练中广受欢迎的优化器,但其理论基础仍缺乏深入理解。在本研究中,我们探讨了梯度噪声的几何结构如何影响 Muon 的预条件化优势。我们首先从理论与实验两方面证明,在经典的各向同性噪声假设下,Muon 仅能通过重新缩放学习率而带来加速效果,无法进一步提升性能。这一发现促使我们进一步考察由异构任务频率下的关联记忆中的小批量采样所引起的结构化噪声。我们为两类任务确定了一个精确的平衡阈值,并将分析扩展至多任务场景,揭示了任务覆盖率与梯度可靠性如何共同塑造学习过程。我们的分析表明,Muon 能够缓解……

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