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Claude Code: Un avance inesperado en la demostración interactiva de teoremas asistida por IA

2025-09-20

El agente de codificación de IA Claude Code de Anthropic destaca sorprendentemente en la demostración interactiva de teoremas (ITP). Las herramientas de ITP como Lean, aunque potentes y fiables, requieren mucho tiempo y son propensas a errores. Claude Code puede completar de forma independiente muchas etapas de demostración complejas, aunque todavía necesita orientación humana. Sin embargo, apunta a un futuro en el que las herramientas de ITP no requerirán expertos, haciéndolas accesibles a un público más amplio. El artículo profundiza en las capacidades y limitaciones de Claude Code, detallando la experiencia del autor al formalizar un artículo antiguo usándolo. Aunque más lento que el trabajo manual, demuestra el inmenso potencial de la IA en los métodos formales, ofreciendo esperanza para una adopción más amplia de la ITP.

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IA Demostración Interactiva de Teoremas

La Realidad de Costo-Beneficio de los Proyectos de Métodos Formales

2025-06-02

Este artículo, basado en la experiencia del autor, explora los desafíos de aplicar métodos formales (MF) en proyectos del mundo real. El autor argumenta que el éxito de los proyectos de MF depende de un equilibrio de costo-beneficio. Muchos proyectos potenciales de MF no se materializan debido a altos costos, dificultades para cuantificar beneficios o la incapacidad de demostrar valor a corto plazo. El artículo destaca que los proyectos de MF exitosos requieren entrega de valor temprana, traduciendo resultados técnicos complejos en un lenguaje comprensible para el cliente y priorizando medidas de garantía de confiabilidad de bajo costo, como pruebas y revisiones de código. El autor enfatiza que MF no es una solución mágica y debe combinarse con otros métodos para mejorar la confiabilidad y seguridad del software.

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Desarrollo análisis de costo-beneficio

GREASE: Herramienta de código abierto para encontrar errores en binarios

2025-03-20

GREASE es una herramienta de código abierto que aprovecha la ejecución simbólica subrestringida para ayudar a los ingenieros inversos a encontrar errores difíciles de detectar en código binario, mejorando la seguridad del sistema. Admite varias arquitecturas y formatos, integrándose con Ghidra, funcionando como una herramienta de línea de comandos independiente o una biblioteca Haskell. GREASE analiza funciones ejecutándolas con registros totalmente simbólicos, refinando iterativamente las precondiciones simbólicas utilizando heurísticas cuando ocurren errores. Si bien existen limitaciones, como posibles falsos positivos y negativos, GREASE ayuda significativamente a mejorar la seguridad del software, especialmente al analizar software COTS disponible solo en formato binario.

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Desarrollo detección de errores