金融中的签名方法

大语言模型正让形式化软件验证在大得多的规模上变得可行

LLMs are making formal software verification feasible at a much larger scale

Anthropic 的一篇研究文章，介绍其与 Theorem 合作，用 Claude 在 100 多个真实开源软件库的汇编代码（RISC-V）层面证明安全属性，并称过程中发现了多年未被察觉的缺陷。文章称这据其所知是首次在汇编层面把形式化验证大规模应用于生产软件。作者署名包括 Keane Lucas、Nicholas Carlini 等人。

MIT 6.438：推断算法（2014 秋）

这是 MIT OpenCourseWare 上 2014 年秋季开设的研究生课程 6.438 的课程页面，由电子工程与计算机科学系的 Devavrat Shah 教授讲授。课程介绍称其是研究生层次的统计推断原理入门，所涉概率模型以图表示方式定义，内容构成机器学习、信号处理、人工智能、计算机视觉与控制等方向工作的共同基础。页面列出课程所属主题（算法与数据结构、概率与统计、可视化等）以及可用资源类型，包括讲义笔记、习题集和考试。适合具备概率统计基础、希望系统学习图模型统计推断的研究生或相关方向学习者查看。

Show HN：IRS 联邦税表的原型形式化项目

Show HN: A proof-of-concept formalization of the IRS federal tax forms

这是一个 GitHub 仓库，作者称其全部由 AI 生成（vibe coded），目标是为美国联邦税表建立可追溯的形式化模型，让用户和维护者能把各项断言与解释回溯到权威原始文档，以解决此类软件可信度依赖维护方的问题。作者明确表示项目目前处于搁置状态，不应作实际用途。适合对税务软件形式化、可验证软件与 AI 生成代码可信度话题感兴趣的人阅读。

MIT 6.231：动态规划与随机控制（2015 年秋）

MIT OpenCourseWare 上 6.231《Dynamic Programming and Stochastic Control》的讲义幻灯片页面，课程由 Dimitri Bertsekas 教授讲授，属电子工程与计算机科学系研究生课程，2015 年秋季开设。页面提供完整讲义 PDF 及分讲次幻灯片，例如有限时域问题讲座涵盖动态规划导论与示例、反馈的意义、最优性原理与通用动态规划算法、状态增广、确定性有限状态问题与逆向最短路径等。课程材料还包括考试及解答、习题集和视频。适合学习动态规划与随机控制理论的人使用。

斯坦福 EE364B：凸优化 II（2026 春）

这是斯坦福 EE364B（与 CME364b 等同，最初由 Stephen Boyd 开设）2026 年春季课程主页，主讲为 Mert Pilanci。公告称首次课在周一 30 日 1:30–2:50 于 CODA B90 进行，讲座录像提供给已注册学生。课程描述说明它是 364A 的延续，内容涵盖次梯度、割平面与椭球法，基于原始-对偶分解的分布式凸优化，单调算子与近端方法、ADMM，利用问题结构的实现，困难问题的凸松弛，分支定界全局优化，鲁棒与随机优化，非凸启发式，以及神经网络、扩散模型和蒙特卡洛采样的凸表述，并应用于控制、电路设计、信号处理、机器学习和通信等领域，以最终项目收尾；先修课为 EE364a。适合已学过凸优化基础、想了解进阶凸优化内容的人阅读。