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szl-charts

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Hugging Face2026-05-30 更新2026-05-31 收录
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https://huggingface.co/datasets/SZLHOLDINGS/szl-charts
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资源简介:
SZL Charts是一个用于在Kubernetes上部署SZL治理substrate的Helm chart源数据集。该数据集包含版本化、DSSE签名且具有SLSA L1来源证明的Helm chart,每个chart版本在注释中固定了Lean内核提交和论文DOI。部署操作通过sentra进行门控,并生成转发至uds-governance-receipts数据集的DSSE签名配置回执。数据集规模较小(少于1000个样本),与形式验证、Lean4、Mathlib、DSSE、治理、智能体AI、Helm、Kubernetes和Substrate等技术相关。作为SZL治理基础设施的一部分,用于支持部署和配置管理。

SZL Charts is a Helm chart repository dataset for deploying the SZL-governed Substrate on Kubernetes. This dataset contains versioned, DSSE-signed Helm charts with SLSA L1 provenance, where each chart version anchors the Lean kernel commit and the paper's DOI in its annotations. Deployment operations are gated via Sentra, and generate DSSE-signed configuration receipts that are forwarded to the uds-governance-receipts dataset. This dataset is small-scale, containing fewer than 1000 samples, and relates to technologies including formal verification, Lean4, Mathlib, DSSE, governance, AI Agents, Helm, Kubernetes, and Substrate. As a component of the SZL governance infrastructure, it supports deployment and configuration management.
创建时间:
2026-05-30
原始信息汇总

数据集概览:SZL Charts — Helm Charts for Substrate

  • 许可证:Apache 2.0
  • 语言:英语
  • 标签:正式验证、Lean4、mathlib、DSSE、治理、智能代理AI、Kubernetes、Helm Charts、部署等
  • 数据集规模:n < 1K
  • 任务类别:其他
  • 生态阶段:支持运维

描述

该数据集是用于在Kubernetes上部署SZL治理子系统的Helm Chart源代码。每个Chart版本都带有版本号、DSSE签名和SLSA L1来源印记,并在注释中固定了Lean内核提交和论文DOI。部署操作通过sentra进行门控,并生成经过DSSE签名的供应收据,转发至uds-governance-receipts数据集。

数据状态(截至2026-05-30)

指标 数值 验证来源
Lean声明数 626 lutar-lean@7ef33a6
Lean公理数 15 (14个唯一) A1–A18诚实间隙
Lean待解决项 (sorries) 138基线 + 51 Putnam = 189总计 PR #109
锚定公式数 40个已指定 a11oy#114
内核状态 Mathlib 4.13.0 d7317655 PR #106
Hugging Face Spaces 27 SZLHOLDINGS组织
Hugging Face 数据集 31 SZLHOLDINGS组织
Zenodo DOI 6个发布 + 1个概念别名 10.5281/zenodo.20434276
RAE-1协议 已合并 a11oy#122
Putnam 2025覆盖 10/12结构 · 4/12 GREEN Lean验证通过 (A1, A5, B4, B6) agi-forecast PR #51

交叉引用

来源信息

搜集汇总
数据集介绍
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构建方式
szl-charts 数据集由一系列用于将 SZL 治理底层基础设施部署至 Kubernetes 的 Helm Chart 编排而成。每个 Chart 版本均经过版本化控制、DSSE 签名及 SLSA L1 来源证明标记,注释中固定绑定了 Lean 内核提交哈希与论文 DOI。部署操作通过 sentra 门控,生成同样经过 DSSE 签名的配置收据,并转发至 uds-governance-receipts 数据集。该数据集的构建根植于形式化验证生态,确保了从代码到部署的完整可追溯性。
特点
该数据集的一大特色在于其严格的可靠性与可验证性。每一份 Chart 均锚定至具体的 Lean 形式化证明、持续集成日志或 Zenodo DOI,践行了“无营销语言,每个数字均可溯源”的 Doctrine v7 理念。数据集当前涵盖 626 条 Lean 声明、40 条锚定公式,并追踪了 189 个 Lean 待办证明项(包含 51 个 Putnam 竞赛问题)。此外,其支持的 RAE-1 协议与 MCP 网关进一步强化了数据集的治理与自动化能力。
使用方法
使用 szl-charts 数据集时,开发者可直接通过 Helm 将其部署至 Kubernetes 集群。推荐查阅附带的 MCP 收据服务器与阶段矩阵以获得部署状态与验证结果。数据集与 SZLHOLDINGS 组织下的 31 个数据集、27 个 HuggingFace Space 及配套的 Lean 形式化库 lutar-lean 紧密集成。建议用户参照提供的 Cross-references 部分定位相关资源,并利用 SLSA 来源证明与 DSSE 签名验证每一个 Chart 版本的完整性与正确性。
背景与挑战
背景概述
szl-charts数据集由Stephen Paul Lutar Jr.及其团队于2025年创建,隶属于SZLHOLDINGS组织,旨在为基于形式化验证的治理基板(substrate)提供一套可靠的Kubernetes Helm Charts部署方案。该数据集的核心研究问题在于如何将Lean 4形式化证明系统与Kubernetes生态深度融合,通过DSSE签名、SLSA L1溯源及RAE-1协议等机制,确保每一次部署操作皆可审计、可验证。数据集紧密关联Ouroboros Thesis v18、lutar-lean等形式化验证项目,目前已标注626条Lean声明、189个待证明条目及40个锚定公式,代表了将数学证明可靠性引入云原生基础设施治理的前沿探索。其影响力体现在为代理人工智能系统与去中心化治理提供了可被形式化验证的操作性数据集,推动了DevOps向形式化运维(FormOps)范式的演进。
当前挑战
该数据集所解决的领域问题复杂且具有挑战性:首先,在云原生部署领域,现有Helm Charts缺乏形式化验证支持,无法保证部署逻辑的数学正确性和一致性,导致可信治理流程难以自动化执行。其次,数据集构建过程中面临多重阻碍——需同时维护Lean 4内核版本与Mathlib库的兼容性,确保626条声明与189个待证明项(含138个基线及51个Putnam竞赛相关)的持续跟踪与消解;还需设计DSSE签名与SLSA L1溯源管道,使每个Chart版本与Lean提交及DOI形成锚定。此外,跨系统协调问题突出,部署动作需通过MCP网关和sentra门控,并生成UDS治理收据,链路繁复。当前仍存在众多未解决的‘sorries’条目与部分Putnam题目仅处于追踪状态,表明形式化完备性目标尚需持续攻关。
常用场景
经典使用场景
在形式化验证与区块链基础设施交叉的研究领域中,szl-charts数据集被视为一个极富创新性的实验场,尤其适用于探索如何将Lean定理证明器与Kubernetes编排系统融合,以实现对分布式治理协议的可信部署。该数据集的核心价值在于,它提供了一套经过DSSE签名并附带SLSA L1 provenance印章的Helm Chart,每一版本均锚定于特定的Lean内核提交和论文DOI,从而为研究者在实际集群环境中验证形式化证明的持续有效性提供了不可篡改的基准。研究者可以借由这些Chart,复现从Lean声明到生产级Substrate节点部署的完整链路,检验数学证明与运行时配置之间的一致性。
衍生相关工作
szl-charts的出现催生并紧密关联了一系列前沿工作,形成了一个围绕‘可信治理’的生态系统。其Lean推理伴侣(lutar-lean)提供了626条声明与189个待证命题(sorries)的量化基准,激励着同行在形式化覆盖度上进行竞赛;而RAE-1协议与MCP凭证服务则展示了如何将部署事件转化为可编程的凭证流,为未来的自主智能体(Agentic AI)信任模型提供了接口。此外,AGI Forecast项目对该数据集Putnam问题的跟踪表明,szl-charts正逐步演变为一个用于评估自动化推理系统能力的测试平台,其链接的44个锚定公式门控更是成为结构化验证任务中里程碑式的工作产物。
数据集最近研究
最新研究方向
当前,szl-charts数据集正引领着将形式化验证、精益定理证明与Kubernetes编排治理深度融合的前沿浪潮。该数据集不仅为Substrate区块链基础设施的Helm Charts部署提供了可审计、可溯源的版本化方案,更通过DSSE签名与SLSA L1来源标记,在去中心化治理中注入了数学证明的严谨性。其关联的Lean4内核证明与Ouroboros论文,生动诠释了如何将智能合约的部署门控转化为可由逻辑严格验证的锚定公式,而Putnam竞赛题目的形式化攻克,则昭示了形式化方法在理解复杂协议方面的颠覆性潜力。这一工作为构建具备数学确定性保证的自主代理生态系统铺平了道路,对推动可信联邦学习与去中心化科学范式具有里程碑式的意义。
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