CAPRI：面向 Isabelle 的合同感知证明修复方法
评分
77提出编辑合同与审计链结合的新工作流，补充了现有 LLM 证明修复方法缺乏权限控制的研究空白。
实验设计严谨，包含对照条件、重复运行与统计检验，结果呈现完整且讨论充分。
为 Isabelle 用户和形式化验证工程师提供了可落地的安全修复工具与评估基准，具有直接工程指导意义。
论文紧跟 LLM 自动证明与 AI 安全对齐的热点，发布于 arXiv 最新一期，时效性强。
来自 arXiv 学术预印本，作者提供详细实验数据与统计检验，信源可信度较高。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
论文首次提出合同感知的证明修复流程，并将审计与编辑权限控制纳入 LLM 证明修复评估，具有较强的创新性与工程价值。
AI 点评
「这篇论文最值得关注的是把“允许改什么”和“改得对不对”分开验证，这种设计比单纯追求修复成功率更贴近真实工程需求。对 Isabelle 用户和做 AI 代码生成的开发者来说，CAPRI 的审计机制和受限接口思路有直接参考价值。」
速览
CAPRI 提出一种合同感知的 Isabelle 证明修复工作流：由 Isabelle 验证证明，同时由独立检查器执行机器可读的编辑合同，确保大语言模型只修改开发者授权的内容。系统保留提示、提案、诊断、判定和哈希以供审计。研究在四个开发项目的 12 个失败证明上评估五种工作流，共 180 次运行和 138 次有效修复。其中仅允许修改证明体的接口实现了 29/36 的有效修复且无合同违规，而一次性修复为 22/36，前瞻冻结迭代工作流为 32/36。比较结果显示，证明体受限接口在安全性与有效性上均有优势。
- CAPRI 使用独立检查器强制执行机器可读的编辑合同，防止 LLM 修改受保护文本。
- 在所有 144 个被 Isabelle 接受的候选证明中，有 6 个修改了受保护文本，全部来自可编辑完整理论的迭代工作流。
- 仅允许修改证明体的接口获得 29/36 有效修复且无合同违规，优于同条件下的完整理论工作流的安全性表现。
- 一次性修复为 22/36，前瞻冻结迭代工作流为 32/36；Sol 配置匹配演示后为 33/36，但与冻结 OpenAI Responses 的差异未达统计显著。
正文
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