Self-Improvement Synthetic Data Generation Formal Verification Multi-Agent System
摘要

针对形式化验证语言数据稀缺问题,本文提出 Formal Disco,一种基于 LLM 的分布式多智能体系统。该系统协调“发起者”、“修复者”和“扩展者”三类智能体,通过开源文档 sketch 程序、利用编译器反馈修复错误及扩展功能,大规模生成合成数据。系统记录生成轨迹用于模型蒸馏与自我改进,并提出最大熵原则,通过迭代监督微调提升程序多样性。实验在 Dafny 等语言上生成大量数据集,微调后的开源模型性能媲美顶级闭源模型,突破了形式化推理领域的数据壁垒。

AI 推荐理由

论文核心在于通过多智能体协作生成数据并实现模型的自我改进与持续进化。

研究机构
Kempner Institute, Harvard University School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University
论文信息
作者 Gabriel Poesia, Simon Henniger, Tzu-Han Hsu, Yilun Du, Nada Amin
发布日期 2026-07-06
arXiv ID 2607.04631
相关性评分 9/10 (高度相关)