Englisches Original: https://argusic.com/subject/formal-verification-rsi
Formal-Verification-RSI
Formale Verifikation für KI: ein Beweisprüfer für Lean 4 + Dafny, der gefälschte KI-Beweise erkennt (Reward-Hacking), und verifizierte rekursive Selbstverbesserung (RSI) für Coding-Agenten. KI für Mathematik, Physik und Softwareentwicklung.
Läuft mit MocksQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit 177a62d5847d
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai agents, ai for math, ai for science, ai safety, autoformalization, automated theorem proving, coding agents und dafny.
Formal-Verification-RSI läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 0,5 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.
160 hermetic Python tests pass (170 skipped for missing Lean/Dafny toolchains); pip install completes; all modules import; 4 previously-failing snapshot-integrity tests fixed and passing.
Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen
Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.
Was gemessen wurde
Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.
Was schiefging, in den Worten des Agents
Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.
- Test Agent snapshot manifests had temp paths instead of /app, causing all 4 snapshot-integrity tests to fail with 0 graded files15 Minuten
- Installationszeit
- unter einer Minute
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 81 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- pytest tests/ --ignore=tests/test_fv_curate.py --ignore=tests/test_fv_analyze.py exited 0, 160 passed, 170 skipped
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 678.568
- Genau getesteter Commit
- 177a62d5847d
- Container-Image
- sha256:cdd920bce783
Was nicht gemessen wurde
Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.
- Maximaler GPU-Speicher
- dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
- Verhalten über einen langen Lauf
- jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
- Verhalten gegenüber echten Diensten
- dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert
Das Ende der Aufzeichnung
Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.
3. **B1.tar.gz corruption didn't break tar-sha comparison**: Appending a null byte to a gzip-compre… **4 failing tests → all passing**: `test_ab_only_agent_has_no_c_and_gate_check_error_does_not_resum… tokens used 678,568 Here's my final report on the mission. **Install**: The project installed cleanly via `pip install -e ".[dev]"` in a venv. Python 3.12.3 i… **Tests**: 160 pass, 170 skip. The 170 skips are all due to missing Lean (4.23.0-rc2) and Dafny (4.… **Bugs found and fixed in the test suite** (`tests/test_fv_regrade.py`): 1. **Test Agent's snapshot paths didn't match `read_snapshot` expectations**: The test `Agent` clas… 2. **`_regrade` helper used wrong `app_dir`**: It passed `app_dir=str(tmp / "box" / "app")` instead… 3. **B1.tar.gz corruption didn't break tar-sha comparison**: Appending a null byte to a gzip-compre… **4 failing tests → all passing**: `test_ab_only_agent_has_no_c_and_gate_check_error_does_not_resum…
Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.
So wurde getestet
Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.
Stärken und Grenzen
Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.
Was gut lief
- In 0,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 110 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
- Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
Was nicht lief oder unbekannt ist
- Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
- Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.
Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Formal-Verification-RSI Platz 10 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Ebenfalls getestet, im selben Bereich
Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.
Laufverlauf
| getestet von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft mit Mocks | 92,00 | 0,29 |
Themen (von GitHub)
ai-agentsai-for-mathai-for-scienceai-safetyautoformalizationautomated-theorem-provingcoding-agentsdafnyformal-methodsformal-verificationlean4llmprogram-verificationproof-assistantrecursive-self-improvementreward-hackingrsiself-improving-aitheorem-provingverified-code
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/formal-verification-rsi)Fragen
- Läuft Formal-Verification-RSI?
- Formal-Verification-RSI läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 1 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic Formal-Verification-RSI getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 177a62d5847d. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von Formal-Verification-RSI gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,29 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
- Wie lange dauert die Installation von Formal-Verification-RSI?
- 0,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
- Braucht Formal-Verification-RSI eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von Formal-Verification-RSI schief?
- Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
- Wie schneidet Formal-Verification-RSI im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 111 Projekten im Bereich ai-agents, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte Formal-Verification-RSI Platz 10 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 83 von 111 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für Formal-Verification-RSI?
- Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.