部署人工智能代理来执行错误检测、补丁验证和代码审查等存储库规模的任务需要克服重大的技术障碍。
一个主要瓶颈：需要为每个存储库设置动态执行沙箱，这是昂贵且计算量大的。
使用大语言模型 (LLM) 推理而不是执行代码越来越受欢迎，以绕过这种开销，但它经常导致不受支持的猜测和幻觉。
为了改进无执行推理，Meta 的研究人员引入了“半形式推理”，这是一种结构化提示技术。
该方法要求人工智能代理在提供答案之前通过明确陈述前提、跟踪具体执行路径并得出正式结论来填写逻辑证书。
对于在代码审查任务中使用法学硕士的开发人员来说，半形式推理可以实现高度可靠、免执行的语义代码分析，同时大大降低人工智能编码系统的基础设施成本。
来源：VentureBeat
