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LLM2Cert用大模型合成稳定性与安全性证书，再交SMT求解器或Lean证明修复代理核验。配套基准DynaCertBench含105个实例，覆盖高维与非线性系统。报告验证81例、成功率77.1%，较无反馈一次性提案提升17.1个百分点，并解决All-SMT未决的22例。价格与国内可用性未知。

论文提出智能体可验证优化：在Lean 4中生成更快实现并给出机器可检查的等价证明，避免优化只靠测试。Aqueduct可将C、C++、Go和Rust程序迁入Lean并用差分测试校验。Verina的189项参考实现中有156项得到已证明的更快改写；17个迁移应用的92处改写使51个场景里47个提速。

一项2026年10月提交的人工智能论文指出，生成式自适应辅导的公平问题不只是静态偏见。作者将算法漂移形式化为学习者与导师耦合的动力系统，并用蒙特卡洛模拟比较在线追踪与LSTM知识追踪驱动的IRT课程策略。模拟中，定期重测能力的时间公平稳定器能缩小成绩差距，而通用探索不能；真实学习者验证仍待完成。

英伟达开源项目OpenShell发布0.1.x，定位为自主AI智能体集群的安全私有运行时。它用内核级沙箱限制文件、系统调用和网络，并在策略变更前做形式化验证。凭证不直接交给智能体，只注入获批端点。支持Linux、Apple Silicon版macOS及实验性WSL2。国内可用性与定价未知。

微软研究院张昕之与合作者证明了1995年提出的KLS猜想：对数凹高维分布中，最优平面切割与任意形状切割的差距由与维度无关的常数控制。此前最好界仍随维度缓慢增长。证明依靠人类引导的智能体搜索，并有独立证明与Lean验证。价格和国内可用性未知。

NVIDIA OpenShell提供智能体运行环境，通过文件、系统调用和网络策略限制访问，并在批准的请求中注入凭据，避免直接交给模型。仓库介绍了0.1系列更新与安装流程，默认沙箱只是基础环境，仍需另外配置具体智能体。

Anthropic与Theorem介绍用Claude生成形式化证明，在RISC-V汇编层面验证100多个真实开源库的安全属性。进展体现了AI辅助验证的潜力，但证明针对指定属性和假设，并不意味着这些软件从此没有任何漏洞或逻辑错误。

OpenAI 一次公开七百二十二份数学手稿及部分代码、形式化证明，引发研究者讨论。后续中文报道指出，其中三篇被撤回，另有手稿修订。回填时应将公开研究材料与已获数学界验证的结论区分，不能照搬最初的突破性标题。

OpenAI于10月6日公开一批内部前沿模型产生的数学结果，提供论文修订、引用规范和部分Lean形式化证明。团队还公开若干推理过程摘要与计算量说明，试图让数学社区更容易检查、理解并继续推进这些工作。