设计可预测LLM验证器系统 确保形式化方法可靠

本文探讨了如何设计大型语言模型（LLM）的验证器系统，以确保其输出可预测且符合形式化方法标准。研究结合形式化验证技术，提高了LLM在关键应用中的可靠性和安全性，对芯片设计、自动驾驶等领域具有重要意义。论文提出新方法，解决了LLM不可预测性问题，为AI系统的高风险应用提供可靠基础，推动前沿技术落地。