型別標註

深度分析

自動形式化新突破：利用 LLM 在 Isabelle/HOL 中實現型別標註最小化

本研究聚焦 Isabelle 中型別標註的完整性與最小化問題，透過人類與 LLM 代理人分別完成手寫與自動形式化，最終在 Isabelle/HOL 中生成三套等價證明，並以 AutoformBot 與 ProofWala 作對照，指出此類自動形式化可降低驗證成本、提升程式語言元理論的機械化，預期將推動 AI 輔助證明工具採用。