SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Leanstral 1.5 dowodzi twierdzeń matematycznych i przy okazji znajduje błędy w prawdziwym kodzie

Leanstral 1.5, wypuszczony 6 lipca przez Mistrala na licencji Apache-2.0, zachowuje się jak agent programistyczny, tylko że jego robotą są dowody w Lean 4: proponuje kod, czyta uwagi kontrolera i poprawia próbę, aż dowód przejdzie. Puszczony na 57 repozytoriów, wyłapał pięć błędów, których nikt wcześniej nie zgłosił na GitHubie. Mistral podaje komplet punktów na miniF2F i 587 z 672 zadań PutnamBench, a przede wszystkim około 4 dolary za zadanie wobec 300 dolarów u konkurencyjnego Seed-Prover 1.5. Tyle że nikt tych wyników jeszcze niezależnie nie powtórzył.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  3 min  · 

Leanstral 1.5 dowodzi twierdzeń matematycznych i przy okazji znajduje błędy w prawdziwym kodzie
Ilustrację przygotowała AI.

Dowód w Lean 4 nie wybacza. Każdy krok musi przejść przez kontroler, który nie przepuszcza niczego niejasnego, więc ktoś, kto formalnie sprawdza twierdzenie matematyczne albo poprawność fragmentu kodu, potrafi stracić godziny na przekładanie jednej intuicji na sztywną składnię, dopisywanie brakujących lematów i gonienie za błędami kompilatora. To właśnie ta mozolność sprawia, że formalna weryfikacja, choć daje twardą gwarancję poprawności, wciąż pozostaje niszą.

Dla programisty, który na co dzień nie zajmuje się matematyką, brzmi to abstrakcyjnie, ale stawka jest bardzo konkretna. Zwykłe testy sprawdzają kod na tych przypadkach, które akurat przyszły ci do głowy, i milczą o całej reszcie. Formalny dowód idzie dalej, bo pokazuje, że funkcja spełnia swoją specyfikację dla wszystkich możliwych wejść, raz a dobrze. Tym samym językiem opisuje się i twierdzenia z matematyki, i własności prawdziwego kodu, choćby fragmentów napisanych w Rust.

Leanstral 1.5, wypuszczony 6 lipca przez Mistrala, uderzył prosto w tę mozolność. To darmowy model, który zachowuje się jak agent programistyczny, tylko że jego robotą nie jest zwykły kod, lecz dowody. Proponuje kod w Lean, uruchamia kontroler, czyta jego uwagi i poprawia próbę tak długo, aż dowód przejdzie albo wyczerpie się budżet. Po drodze może edytować pliki, odpalać polecenia w powłoce i korzystać z serwera języka Lean, usługi, która na bieżąco zwraca informacje o tym, co w kodzie się nie zgadza.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Kod przechodzi linter i testy, a i tak bywa błędny
Bezpieczeństwo

Kod przechodzi linter i testy, a i tak bywa błędny

4 min

Agent od kodu w jedno popołudnie otwiera kilkadziesiąt pull requestów, ale liczy się dla niego skończenie zadania, a nie to, żeby wyszło bezpiecznie. AWS proponuje na to trójwarstwową ramę: twarde automaty jak linter i skanery, model w roli sędziego oceniający intencję zmiany, oraz człowieka rezerwowanego tylko do kodu wrażliwego albo nowej logiki. Największy problem to kod, który przechodzi wszystkie automaty, a mimo to jest funkcjonalnie błędny. Rama zostaje mapą, nie dowodem, bo brakuje w niej choćby jednej liczby na to, że realnie zbija liczbę wpadek.

LiteLLM: zatrute wydanie 1.107.0 zaczęło się od klucza, którego nikt nie unieważnił
Bezpieczeństwo

LiteLLM: zatrute wydanie 1.107.0 zaczęło się od klucza, którego nikt nie unieważnił

5 min

Zatrute wydanie LiteLLM 1.107.0, które 21 października przez niecałe dwie godziny pobrano z PyPI około 49 tysięcy razy, zaczęło się od klucza głównego, który projekt sam opublikował na GitHubie w maju i przez 136 dni nie unieważnił. Napastnik wyciągnął nim z platformy agentów token konta właściciela organizacji, ukradł tokeny dwóch opiekunów projektu i obszedł regułę dwóch osób, bo obie zgody dał sam. Kto zainstalował tę wersję, powinien unieważnić każdy klucz z tamtej maszyny, a reszta z nas powinna sprawdzić, jakie uprawnienia dostali nasi agenci.

Jevgrep szuka kodu za agenta. Ile naprawdę na tym oszczędzasz?
Premiera / Narzędzie

Jevgrep szuka kodu za agenta. Ile naprawdę na tym oszczędzasz?

4 min

Jevgrep, narzędzie wiersza poleceń wypuszczone przez Davida Zhanga 26 września, szuka kodu po opisie jego zachowania, a o trafności wyników decyduje osobno płatny model Jev firmy TypeSafe AI. Obiecane 40% oszczędności okupiono gorszym wynikiem na SWE-bench, więc uczciwą liczbą jest 25,8% z powtórki na wersji 0.4.3, liczone razem z opłatami za Jev, choć tylko na dziesięciu zadaniach. Wersja 0.5 przerzuca część pracy z powrotem na agenta, przez co przy rozliczaniu za tokeny wychodzi o 2 do 3% drożej, a fragmenty kodu i tak trafiają do zewnętrznego modelu.