摘要
本发明公开了一种大模型辅助的自动化程序验证方法与系统,本发明方法包括针对待验证程序执行数据规模关联性分析以判断是否能够数据规模优化,如果能够数据规模优化则执行数据规模优化、使用验证工具对优化结果进行验证;针对待验证程序执行缺陷分析以判断是否存在缺陷,如果存在缺陷,则根据对应的缺陷,生成反例对反例进行验证;否则使用验证工具进行验证,且在方法执行的过程中,数据规模优化与缺陷分析均借助大模型辅助分析。本发明使用了大模型辅助进行数据规模优化与缺陷分析,旨在减少验证过程中的计算资源消耗,缩短验证时间,提升验证的准确度,尤其是提升复杂的程序验证的效率。