助教@国立情報学研究所 専門: 形式検証•プログラム検証、(応用)圏論
Tokyo
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So the log_softmax bug arxiv.org/abs/2610.31642 that's been making the rounds. TorchLean also had the same problem (fixed in github.com/lean-dojo/TorchLe…). How come? This example is pretty illustrative of the proper mindset you need when working on formal verification. 🧵
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Happy to announce that our work on quantitative verification got the distinguished paper award at ATVA 2026. Looking forward to visiting Hong Kong this December!
Paper: arxiv.org/abs/2609.20037
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Anthropic による形式手法の記事が話題ですが、分野外の人が読むと非常に誤解しやすい内容だと思います。
読み解く上で重要なのは、形式手法としての技術的な新規性は乏しく、むしろ「無駄」に力技を使うことで LLM の大規模事例としてのアピール材料にしていることです。 anthropic.com/research/forma…
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My view, which I've publicly held for a long time, is that nobody actually wants to do proofs about their programs (except a tiny but vocal minority). People instead want *confidence* in their programs. Finally, we can focus on the human factors we've neglected all along.
One heartening thing about the @AnthropicAI + @theoremlabs verification work: almost every PL researcher on my feed is excited about the future and seeing years of research put to use. Quite a contrast to the “AI is taking our jobs” mood I’ve seen in other communities.
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これにゃーんオブにゃーんですね。
私は前職で形式検証を想定していない仕様と実装のゲームの検証をしてました。そこでわかったと言うか、前からわかってたと言うか、仕様と実装の両方にテスト容易性とおなじく形式検証容易性があります。形式検証容易でない仕様や実装に後から形式検証をするのは検証するプロパティは推測になるわ、検証範囲は狭くなるわでいいことないんですよね。最初から仕様も実装も形式検証容易である必要があるということです。それを抜きにして無理やりパワーでやるのは、筋が悪いなあという。
テスト容易性と同じアナロジーを使えますね。テスト容易でないコードにあとからテストを足すとテストが最初からある時に比べて100倍以上時間がかかってしかも脆いテストになるのと同じことが、形式検証でもおこるということです。
New on our Frontier Red Team blog: using Claude to formally verify software at large scale.
Formal verification can prove that code is free of certain bugs, but historically it has only been feasible for small codebases (or required a lot of expert time).
With AI models, however, this is beginning to change. In collaboration with @theoremlabs, we used Claude to prove security properties in over one hundred real-world open-source libraries over the span of a few weeks.
Read our research in full here: anthropic.com/research/forma…
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You won't believe how many people told me over the past 10+ years that proof assistants would never achieve widespread use, and that my work was therefore not useful. Ignore people who discount entire fields of research because they are hard. All the more motivation for research
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One heartening thing about the @AnthropicAI + @theoremlabs verification work: almost every PL researcher on my feed is excited about the future and seeing years of research put to use. Quite a contrast to the “AI is taking our jobs” mood I’ve seen in other communities.
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From Formal Methods to Fuzzing and Back
Invited paper for my upcoming talk at FSTTCS, on how I started in FM (intellectually mind bending bug would not scale!), moved mainly into fuzzing (so much fun!), and am now getting right back into FM thanks to AI.
doc.ic.ac.uk/~afd/papers/202…
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私は数学は終わるのではなく、歴史上再び自分の「外部」を取り入れて、より深く普遍的で、よりインタラクティブな学問に変容する地殻変動が始まったと捉えています。例えば、次の note でそれを論じました。
note.com/katobungen/n/n0655f…
「数学が終わった感が強い」と茂木健一郎。AIの圧倒的進化で直面する数学を取り囲む状況。
news.livedoor.com/article/de…
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縁あって凸解析 × モデル検査の研究に関わることができました。個人的に「AI 時代はこうした共同研究を楽しんでいきたい」と感じられる良い経験でした。
とても奥深い問題を分かりやすく教えてくれた @KWatanabeCS 、着想から一つの研究として仕上げるまでリードしてくれた @levelfour_ に感謝です🙏
凸解析 × モデル検査の論文を書きました。まさか形式検証の研究（の端くれ）をするとは思いだにしませんでした。検証の分野にこんなにリッチな凸性があることを教えてくれた @KWatanabeCS と、相変わらずスマートな凸解析のアイデアに貢献してくれた @shinsaku_sakaue との共同研究です。
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凸解析 × モデル検査の論文を書きました。まさか形式検証の研究（の端くれ）をするとは思いだにしませんでした。検証の分野にこんなにリッチな凸性があることを教えてくれた @KWatanabeCS と、相変わらずスマートな凸解析のアイデアに貢献してくれた @shinsaku_sakaue との共同研究です。
Convex analysis meets model checking🧐
Probabilistic model checking can be seen as set inclusion test between a safe region and the achievability set to failure states in MDP. Using convex analysis, we propose a computationally efficient query.
arxiv.org/abs/2610.17541
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I put Tex2Lean to extract and formalize the algorithm presented in the OpenAI's paper on counting common bases of matroids, and 48 hours, we have a formal pseudocode whose correctness is proven. 1/
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自分は少なくともここ数ヶ月、数学の研究にAIを使ってない日は一日たりともないので、AI数学に対する感想でも呟いてみる
（ちなみに数ヶ月以上前は、個人で使えるモデルだと、うちの分野の研究で使うにはまだちょっと性能が微妙だったので，それまでは数学研究にはAIはそんなに使っていませんでした）
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I am not surprised;
This is what I warned yesterday: xitter.gq/ksmeel/status/21076397…
I believe Tex2Lean infrastructure can help!
The plot thickens.
"We show that the formalised Lean proof does not correspond to the [written paper] proof of blow-up of solutions to the Navier-Stokes equations."
arxiv.org/abs/2610.08144
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I'm hiring a postdoc! Please share broadly with potential candidates.
I'm looking for someone with expertise in PL, FM, and/or networked systems who is excited about contributing to a research and teaching in a growing lab.
careers.epfl.ch/job/Lausanne…
プログラミング言語•理論計算機科学(論理)•形式検証の三分野の紹介も兼ねて、当該分野の研究者らが活躍している主要な国際会議をまとめた記事を公開いたしました(若手研究者の連名)！分野の概観が気軽に掴める良い記事になっていると思いますので、ぜひご一読ください！
kensakayori.github.io/blog/p…