（来源：上观新闻）
而未来的考验，➗不在于🥔数字能👨⚕️🏨否继续增长，而在4️⃣🐕于我们🔸🈸如何在高基数的🇭🇺装机规模下，维持🦠一个更为🇲🇾😩稳健、透明且可🤞持续的能源生🦠态链条🦅📿。至此，之前的方法🗽都陷入了两💡🇦🇨难：要么🌇简化深度注🇦🇽🛐意力来换速度，这🇻🇦种方式丢掉了完🧀↩整的选择性检索这🎉🔐一核心价✉值；要么保持完整🚆的表达🥰🕘能力，👫🇸🇲但运算🈚🍺代价变得不可接受🔅。
图丨从左至右分别🍅🗝是：王肇国、🍙陈海波和丁浩然🧼🥀（来源🙄：受访者） 👛跳出“将错就错”🛌：AI 开始从需💏🈷求验证🅱👨🏭代码 那么🥽，FM-Agen🎂t 是如🧤何将形式🇬🇶🎫化方法🇻🇮🚸欧美大猛交饥渴大叫用于大规模系统的🎊？要理解🙆♂️这个问题，我们得📶📕先回溯到图灵🇬🇺🥭奖得主托尼·🥶👨👦霍尔（🎣♠欧美大猛交饥渴大叫Tony Hoa👩👦🧝♀️re）早在⬆ 20 世🐑👱♀️纪 60 年🤚📘代为代码🐕🎵验证指明的🇱🇨方向——组合🕣🆎式推理🐪🚐（Composi🌂tional R🤢🐡easoni🌟😗ng）🧚♀️♉。
图丨自上而下的🏡🎉规约生成新范🐉🇬🇧式（来源：a🧶rXiv） 在🤩🇳🇺推理过程的可靠性👩❤️👩方面，研究🥾团队并不是直接让✳欧美大猛交饥渴大叫 LLM♉ 判断代🎐☪码是否正🐐📯确，而是将🏅思维链⛑🦗（Cha🙊🤛in ⏮of T🌛🕔hought🧫🏎）与霍🖊🇯🇲尔逻辑的👣🏴推理规🔝则相结合，引🍔导 LLM 逐步🔗推导每个代😎♒码块执行后程🇽🇰🧪序状态🧞♀️🧙♀️所满足的性质4️⃣，最终检查程序状😞态是否🌩符合“🗄说明书”🔸🌬的要求🚬。
