M1 · 推理验证全景
AI推理的可靠性危机——幻觉、错误推理、逻辑跳跃频发。本模块展示验证方法的完整分类体系，从形式化验证到统计验证再到人工验证，构建多层次的推理可靠性保障。
M2 · 形式化定理证明
Lean / Coq / Isabelle——交互式定理证明器如何验证数学推理。将非形式化的数学论证转化为机器可检查的形式化证明，每一步推理都经过信任内核的严格类型检查。
M3 · 推理链一致性检查
检测推理链中的逻辑断裂、循环论证、隐含假设。构建推理依赖图，自动识别推理过程中的结构性和语义性缺陷，保障推理链的逻辑自洽。
M4 · 证明步骤验证
逐步验证AI生成的证明，检查每个推理步骤是否正确。分解证明为原子步骤，独立验证每步，精确定位错误并生成修复建议。以经典"证明2=1"谬误为案例。
M5 · 自动定理证明
从SAT求解器到AI辅助证明，自动推理的前沿。涵盖CDCL完备算法、SMT多理论求解、神经网络引导的策略搜索，以及神经-符号融合的混合证明范式。
M6 · AI生成代码验证
验证AI生成代码的正确性——类型系统、属性测试、形式化验证、符号执行。从轻量级类型检查到重量级形式化证明，构建多层次的代码正确性保障管线。
M7 · 可信赖推理框架
构建端到端可验证的AI推理系统。从输入验证、推理过程监控到输出验证，形成闭环的可信赖推理架构，结合反馈学习持续提升推理可靠性。
M8 · 数学竞赛与证明
AI在IMO等数学竞赛中的表现与证明验证。从问题理解到策略选择、证明生成、Lean形式化验证，AI数学推理能力的全面评估与人类对比。