GradSAT提出浮点SMT梯度求解框架

Yuanzhuo Zhang提出GradSAT框架，将SMT求解中的每个子句视为多任务学习任务，并通过动态归一化梯度，缓解困难子句造成的梯度支配问题。框架先利用GPU加速的PyTorch后端在连续松弛空间中搜索候选解，再交给位精确局部搜索引擎生成严格赋值。 当前依据仅为论文摘要，未说明实验结果、基准、比较对象或资源开销，因此尚不能确认其求解速度或效果优于现有方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。