VeriTrans：通过确定性神经符号管线实现微调LLM辅助的自然语言到命题逻辑翻译

VeriTrans是一个可靠性优先的ML系统，它将自然语言需求编译为求解器可直接使用的逻辑，并带有验证器门控的可靠性。该管线集成了经指令微调的NL→PL翻译器、用作高精度接受门的往返重构（PL→NL）以及规范化的PL→CNF编译，全部通过固定的API配置（temperature=0；微调运行使用seed=42）和逐条目工件日志（提示、输出、哈希）执行，以支持可审计性和基于重放的调试。在SatBench（2,100个规格）上，VeriTrans达到94.46%的SAT/UNSAT正确率和87.73%的往返相似度中位数。在100至150个精选样本上的紧凑微调使保真度提高约1至1.5个百分点，且不增加延迟（在我们的201个规格运行时子集上平均25.8秒/规格）。基于往返分数的阈值接受策略提供了一个可靠性-覆盖率调节旋钮：在τ=75时，约68%的条目被保留，被接受集合上的正确率约为94%。验证器开销占端到端运行时间的不到15%，所有提示/响应和时间元数据均被记录，以支持基于重放的调试和回归测试。通过将学习到的翻译与符号验证分离，并强制执行确定性的、验证器门控的接受策略，VeriTrans将NL到逻辑的前端转变为可靠性关键工作流中可审计、可复现的组件。