AI + Proof Assistants: Verifying Bitcoin's Rules with IsabeLLM

AI + Proof Assistants: Verifying Bitcoin's Rules with IsabeLLM

Getting thousands of computers to agree is hard—especially when some may cheat. That’s why blockchains rely on consensus rules. But proving those rules are correct is painstaking.

A new tool, IsabeLLM, pairs the Isabelle proof assistant with a large language model to help write and check the math behind these systems. In this paper, Elliot Jones and William Knottenbelt use IsabeLLM to build a fresh model of Bitcoin’s Proof-of-Work and verify its key properties.

  • Automates tedious parts of formal proofs while keeping rigorous guarantees.
  • Generated correct proofs for every non-trivial lemma in their verification.
  • Demo used the DeepSeek R1 API alongside Isabelle.

Why it matters: formal verification can catch design bugs before they become exploits—but it’s usually slow and expert-only. Tools like IsabeLLM lower that barrier.

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.07654v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2601.07654v1

Register: https://www.AiFeta.com

blockchain AI formalverification security research Isabelle Bitcoin DeepSeek proofofwork proofassistant

Read more

Tekoälyavustaja on taitavimmillaan, kun se ponnistelee vain silloin kun päätös on aidosti vaikea

Tekoälyavustaja on taitavimmillaan, kun se ponnistelee vain silloin kun päätös on aidosti vaikea

Kuka tahansa on klikkaillut verkkopalvelussa väärää nappia ja huomannut olevansa takaisin lähtöruudussa. Ihminen oppii nopeasti: selvässä tilanteessa ei jäädä märehtimään, epävarmassa pysähdytään ja tarkistetaan. Sama periaate alkaa hiipiä myös verkkosivuilla toimiviin tekoälyavustajiin. Vielä hiljattain ajateltiin, että tekoälyn suoritusta voi parantaa yksinkertaisesti antamalla sille enemmän ”miettimisaikaa” joka vaiheessa. Kun malli kirjoittaa,

By Kari Jaaskelainen
Kielimallin huomio toimii yllättävän hyvin pitkien tekstien hakijana

Kielimallin huomio toimii yllättävän hyvin pitkien tekstien hakijana

Moni tuntee tilanteen: edessä on 180-sivuinen raportti, ja pitäisi löytää vastaus yhteen täsmäkysymykseen. Hakutoiminto löytää kymmeniä osumia, mutta oikea kohta on aina sen taulukon alaviitteessä tai liitteessä, johon teksti viittaa. Sama ongelma vaivaa myös älykkäitä keskustelubotteja. Ne lupaavat lukea pitkät tiedostot, mutta harhailevat helposti väärään kappaleeseen tai vastaavat luottavaisesti hutiin.

By Kari Jaaskelainen
Koneesta tulee tarkempi, kun sille antaa hetken miettiä

Koneesta tulee tarkempi, kun sille antaa hetken miettiä

Moni kuvankäsittelysovellus lupaa taikoja yhdellä napilla: poista kahvikuppi pöydältä, kirkasta kasvot, vaihda tausta. Usein tulos on kelvollinen – kunnes pieni yksityiskohta lipsahtaa. Nenäkatse jää epätarkaksi, varjo unohtuu tai reunaan jää outo haamu. Taustalla on tyypillinen tapa, jolla tekoälyä on käytetty: se antaa vastauksen kerralla, ilman että pysähtyy tarkistamaan itseään. Ajatus, että

By Kari Jaaskelainen