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Enregistrement W4412989207 · doi:10.1145/3747511

McTT: A Verified Kernel for a Proof Assistant

2025· article· en· W4412989207 sur OpenAlexafffund
Junyoung Jang, Antoine Gaulin, Jason Z. S. Hu, Brigitte Pientka

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Programming Languages · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLogic, programming, and type systems
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceKernel (algebra)Proof of conceptBurden of proofMathematicsDiscrete mathematicsOperating systemPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proof assistants based on type theories have been widely successful from verifying safety-critical software to establishing a new standard of rigour by formalizing mathematics. But these proof assistants and even their type-checking kernels are also complex pieces of software, and software invariably has bugs, so why should we trust such proof assistants? In this paper, we describe the McTT (Mechanized Type Theory) infrastructure to build a verified implementation of a kernel for a core Martin-Löf type theory (MLTT). McTT is implementation in Rocq and consists of two main components: In the theoretical component, we specify the type theory and prove theorems such as normalization, consistency and injectivity of type constructors of MLTT using an untyped domain model. In the algorithmic component, we relate the declarative specification of typing and the model of normalization in the theoretical component with a functional implementation within Rocq . From this algorithmic component, we extract an OCaml implementation and couple it with a front-end parser for execution. This extracted OCaml code is comparable to what a skilled human programmer would have written and we have successfully used it to type-check a series of small-scale examples. McTT provides a fully verified kernel for a core MLTT with a full cumulative universe hierarchy. Every step in the compilation pipeline is verified except for the lexer and pretty-printer. As a result, McTT serves both as a framework to explore the meta-theory of advanced type theories and to investigate optimizations of and extensions to the type-checking kernel.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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