近日，AI形式化验证初创公司Pramana Labs宣布完成2700万美元种子轮融资，由Khosla Ventures领投，Accel、Boldcap、Nexus Venture Partners、Premji Invest及Unbound跟投。本轮资金将用于推动形式化验证技术在企业级AI应用中的落地，重点攻克大模型在医疗、法律、税务等高风险领域的可靠性与幻觉难题。 公司联合创始人兼首席执行官Ranjan Rajagopalan指出，传统大模型虽具备灵活的语义理解能力，但缺乏输出确定性。Pramana Labs采用架构创新，在保留底层LLM复杂推理能力的同时，叠加基于开源LEAN语言构建的形式化验证层。该机制将垂直行业的严密规则转化为可执行的代码逻辑，实现生成结果的数学级校验。目前，公司已组建跨学科专家顾问团队，前美国国税局局长Danny Werfel主导税务合规系统，多名顶尖高校学者负责网络安全与新药研发模块的形式化设计。 Rajagopalan强调，多数行业难题的本质是缺乏规范编码。通过将高后果领域的业务规则进行精确形式化，该技术有望为企业级AI部署提供强确定性保障，加速人工智能从实验阶段向高信任生产环境演进。