# গবেষণা প্রকল্পসমূহ

Canonical HTML: https://aogavrilov.com/bn/projects/

Document language: bn

পর্যবেক্ষণযোগ্য ব্যর্থতা থেকে শুরু করুন; এরপর তার উপযোগী পদ্ধতি, প্রমাণ ও পরিসীমার সীমা অনুসরণ করুন।

## পর্যবেক্ষিত ব্যর্থতা অনুযায়ী বেছে নিন

একই উপসর্গ উপস্থাপনা, উৎপাদন, নিয়ন্ত্রণ বা যাচাই—যেকোনোটি থেকে উদ্ভূত হতে পারে।

| পর্যবেক্ষিত সমস্যা | প্রথম রোগনির্ণয় | যে প্রমাণ আবশ্যক | পদ্ধতি |
| --- | --- | --- | --- |
| ডিকোড-করা আউটপুট দুর্বল, তবে কোন ধাপে ব্যর্থতা ঘটেছে তা অজানা | একই বহিরাগত মূল্যায়ক দিয়ে সোর্স, সংশ্লিষ্ট পুনর্গঠন এবং উৎপাদিত আউটপুটের স্কোর নির্ণয় করুন। | প্রতিটি ধাপে তুলনাযোগ্য বণ্টন ও বণ্টনের প্রান্তীয় আচরণ। | [পর্যায়ক্রমিক বটলনেক নির্ণয়](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) |
| সুপ্ত-পরিসরের সূচক উন্নত হয়, কিন্তু চূড়ান্ত মান উন্নত হয় না | প্রক্সির উন্নতি ডিকোডিংয়ের পরও সঞ্চারিত হয় কি না পরীক্ষা করুন। | শুধু সুপ্ত নির্ণায়ক নয়, জোড়-মেলানো ডিকোড-করা আউটপুটের মূল্যায়ন সূচক। | [প্রক্সি-স্থানান্তর যাচাই](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) |
| একটি কোড সম্পাদক অনুরোধকৃত অঞ্চলের বাইরের অংশও পুনর্লিখন করে | একটি সুস্পষ্ট সংরক্ষণ-সীমা উল্লেখ করুন এবং সীমার বাইরের অঞ্চলের diff পরিমাপ করুন। | স্থানীয়তা ও কার্যসাফল্য একত্রে পরিমাপ করা হয়েছে। | [স্থানীয় সম্পাদনা মূল্যায়ন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#measurement) |
| রিফ্যাক্টরিংয়ে শুধু বাক্যগঠন নয়, আচরণও সংরক্ষিত হতে হবে | প্রস্তাবকে সম্পাদন ও যাচাই থেকে পৃথক রাখুন। | কম্পাইলেশন, পরীক্ষা, স্থির বিশ্লেষণ ও রিফ্যাক্টরিং শনাক্তকরণ। | [নিয়ন্ত্রণ-পৃষ্ঠ নির্বাচনের সিদ্ধান্ত-মানচিত্র](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) |

সক্রিয় গবেষণার দিক

## বিচ্ছিন্ন সুপ্ত উৎপাদন

নির্বাচিত কোড পুনরুৎপাদনের জন্য বিচ্ছিন্ন উপস্থাপনা, পাশাপাশি প্রমাণনির্দেশিতভাবে সীমাবদ্ধ উৎপাদন, AI-সহায়িত রিফ্যাক্টরিং ও পূর্বানুমেয় কোড সম্পাদনার মধ্য থেকে নির্বাচন।

মূল্যায়ন নির্দেশিকা

## কোডেক সংকীর্ণপথ নির্ণয়

ডিকোড-করা পাঠ্যের মান পুনর্গঠন, সুপ্ত উৎপাদন, নাকি চূড়ান্ত পাঠ্যে প্রতিফলিত না-হওয়া কোনো প্রক্সি সূচক দ্বারা সীমিত—তা নির্ধারণের ধাপভিত্তিক পদ্ধতি।

## লক্ষ্যনির্দিষ্ট উত্তরসমূহ

প্রবন্ধের শিরোনাম দিয়ে শুরু না হওয়া বিস্তৃত অনুসন্ধানের জন্য স্বতন্ত্র প্রমাণ-টীকা। প্রতিটি টীকা সংশ্লিষ্ট প্রকাশনা ও পূর্ণপাঠে ফিরিয়ে নিয়ে যায়।

1. [কোড-পরিসর বনাম টোকেন-পরিসর মাস্কযুক্ত ডিফিউশন: তুলনা করবেন কীভাবে](https://aogavrilov.com/bn/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/) বিচ্ছিন্ন কোডেক ক্ষয়ী হলে কোড-পরিসর ও টোকেন-পরিসরের মাস্কযুক্ত ডিফিউশন ভাষা-মডেলের জন্য ধাপ-সামঞ্জস্যপূর্ণ তুলনা-প্রোটোকল।
2. [উৎপাদক মডেলের সাহায্যে স্থানীয় কোড পরিবর্তন](https://aogavrilov.com/bn/research-notes/localized-code-modification-generative-models/) উৎপাদক মডেলকে অনুরোধকৃত কোড পরিবর্তনের পর্যাপ্ত স্বাধীনতা দিয়েও কীভাবে অপ্রয়োজনীয়ভাবে পুরো ফাংশন পুনর্লিখন এড়ানো যায়।
3. [সফটওয়্যার প্রকৌশলে সীমাবদ্ধ কোড উৎপাদন](https://aogavrilov.com/bn/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/) উৎপাদিত কোডের ক্ষেত্রে ব্যাকরণগত সীমাবদ্ধতা, টাইপ-সংক্রান্ত সীমাবদ্ধতা, সংরক্ষণসীমা ও আচরণ-স্তরের গ্রহণযোগ্যতা যাচাইয়ের মধ্যে ব্যবহারিক পার্থক্য।
4. [AI-সহায়িত রিফ্যাক্টরিং: পদ্ধতি ও প্রমাণ](https://aogavrilov.com/bn/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/) উৎপাদিত আপাতগ্রহণযোগ্য প্যাচকে আচরণ সংরক্ষণের যাচাইকৃত প্রমাণ বলে ভুল না করে সাম্প্রতিক AI-সহায়িত রিফ্যাক্টরিং পদ্ধতি কীভাবে মূল্যায়ন করা যায়।
5. [পূর্বানুমেয় কোড উৎপাদনে একটি সংরক্ষণ-চুক্তি প্রয়োজন](https://aogavrilov.com/bn/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/) নির্ধারণবাদী নমুনায়ন কেন যথেষ্ট নয় এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য সুরক্ষিত বৈশিষ্ট্য ও গ্রহণযোগ্যতা যাচাই কীভাবে কোড উৎপাদনের আচরণকে পরীক্ষাযোগ্য করে।

## এই সাইটে উত্তর পাওয়া যায় এমন গবেষণা প্রশ্নসমূহ

সংক্ষিপ্ত উত্তরের জন্য একটি ব্যবহারিক প্রশ্ন খুলুন, তারপর পদ্ধতি, পরিমাপ ও সীমাবদ্ধতা জানতে প্রমাণের লিংক অনুসরণ করুন। এগুলো গবেষণায় প্রবেশের পথ, সর্বজনীন নিশ্চয়তা নয়।

1. সম্পূর্ণ ফাংশন পুনরায় না লিখে একটি উৎপাদক মডেল কীভাবে কোড পরিবর্তন করতে পারে? উৎপাদনের আগে সম্পাদনযোগ্য সীমানা নির্ধারণ করুন, তার বাইরের উৎস সংরক্ষণ বা পুনর্ব্যবহার করুন, শুধু সম্ভাব্য পরিবর্তন উৎপাদন করুন এবং কাজে ব্যর্থ বা সুরক্ষিত অঞ্চল পরিবর্তনকারী আউটপুট প্রত্যাখ্যান করুন। স্তরবিন্যস্ত সুপ্ত অবস্থান লক করা একটি পরীক্ষামূলক নিয়ন্ত্রণ-পৃষ্ঠ, তবে এটি অভিন্ন উৎস-পরিসরের নিশ্চয়তা দেয় না। [স্থানীয় সম্পাদনার নিয়ন্ত্রণ-পৃষ্ঠগুলোর তুলনা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
2. কোন প্রমাণ দেখায় যে কোড সম্পাদনাটি কেবল সিনট্যাক্টিকভাবে বৈধ নয়, স্থানীয়ও? অনুরোধকৃত অঞ্চলের বাইরের diff-এর পাশাপাশি কার্যসাফল্য, সম্পাদনযোগ্য অঞ্চলের পরিবর্তন, কাঠামোগত অপরিবর্তনীয় বৈশিষ্ট্য, পরীক্ষা বা স্থির বিশ্লেষণ এবং পুনরাবৃত্ত রানের তারতম্য পরিমাপ করুন। শুধু পার্স হার কেবল বাক্যগঠনগত সুঠামতাই প্রতিষ্ঠা করে। [স্থানীয়তার প্রমাণসংক্রান্ত যাচাইতালিকা পর্যালোচনা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#measurement) .
3. কোড সম্পাদনার স্থানীয়তা ও উৎপাদনের বৈচিত্র্যের মধ্যে কীভাবে ভারসাম্য রাখা উচিত? সম্পাদনযোগ্য অঞ্চলের স্বাধীনতা ও প্রার্থী ফলের অনন্যতার পাশাপাশি সুরক্ষিত অঞ্চলের স্থিতিশীলতা উপস্থাপন করুন। ইনপুট অনুলিপি করলে কাজে কোনো অগ্রগতি না হয়েও স্থিতিশীলতা সর্বাধিক হতে পারে; আবার অবাধ পুনর্লিখন স্থানীয়তা নষ্ট করে পরিবর্তন সর্বাধিক করতে পারে। [সীমাবদ্ধ স্থিতিশীলতা–স্বাধীনতার প্রমাণ দেখুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#evidence) .
4. স্থাননির্দিষ্ট কোড সম্পাদনা, সীমাবদ্ধ উৎপাদন ও প্রোগ্রাম মেরামতের মধ্যে পার্থক্য কী? স্থানীয় সম্পাদনায় কী অপরিবর্তিত থাকবে তার ওপর জোর দেওয়া হয়; সীমাবদ্ধ উৎপাদন ব্যাকরণে সদস্যতার মতো আনুষ্ঠানিক আউটপুট-বৈশিষ্ট্য বলবৎ করে; আর প্রোগ্রাম মেরামতে পরিবর্তনটিকে ত্রুটি বা কাজের স্পেসিফিকেশন পূরণ করতে হয়। শুধু সিনট্যাক্স অর্থগত সমতুল্যতা, কার্যগত শুদ্ধতা, কার্যসাফল্য বা স্থানীয়তা প্রমাণ করে না। [তিনটি উদ্দেশ্য তুলনা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#comparison) .
5. Python ফাংশনের নির্বাচিত অংশ পুনরুৎপাদন করে অবশিষ্ট অংশ কীভাবে অপরিবর্তিত রাখা যায়? উৎপাদনের আগে সুরক্ষিত ও সম্পাদনযোগ্য অঞ্চল নির্ধারণ করুন, শুধু সম্পাদনযোগ্য উপস্থাপন বদলান, ডিকোড করুন এবং যেসব প্রার্থী সুরক্ষিত কোড পরিবর্তন করে অথবা বাক্যগঠন, পরীক্ষা, স্থির বিশ্লেষণ কিংবা কাজ-নির্দিষ্ট অপরিবর্তনীয় বৈশিষ্ট্যের যাচাইয়ে ব্যর্থ হয়, সেগুলো প্রত্যাখ্যান করুন। প্রতিবেদিত স্তরবিন্যস্ত-সুপ্ত পরীক্ষাটি 64-টোকেনের ফাংশনে সম্ভাবনামূলক স্থিতিশীলতা পরিমাপ করে; এটি অপরিবর্তিত পরিসর বা আচরণের নিশ্চয়তা দেয় না। [নির্বাচিত পুনরুৎপাদনের কর্মপ্রবাহ পরীক্ষা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#workflow) .
6. AI-সহায়িত আচরণ-সংরক্ষণকারী রিফ্যাক্টরিংয়ের জন্য কোন নিয়ন্ত্রণ কৌশল উপযুক্ত? রূপান্তর শনাক্ত বা প্রস্তাব করতে মডেল ব্যবহার করুন, তারপর সম্ভব হলে বিশ্বস্ত রিফ্যাক্টরিং ইঞ্জিন দিয়ে তা সম্পাদন করুন এবং কম্পাইলেশন, পরীক্ষা, স্থির বিশ্লেষণ ও অভীষ্ট রিফ্যাক্টরিং যাচাই করুন। বিশ্বাসযোগ্য মনে হওয়া উৎপাদিত প্যাচ যথেষ্ট প্রমাণ নয়। [রিফ্যাক্টরিং সিদ্ধান্তের সারিটি খুলুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
7. কেবল নিয়ন্ত্রণযোগ্য নয়, কোড উৎপাদনকে পূর্বানুমেয় করে কী? জেনারেটর বেছে নেওয়ার আগে একটি পর্যবেক্ষণযোগ্য সংরক্ষণ-চুক্তি ও গ্রহণযোগ্যতা যাচাই নির্ধারণ করুন। পূর্বানুমানযোগ্যতা কেবল কোনো প্রম্পট, মাস্ক, ব্যাকরণ বা সুপ্ত কোড স্থির ছিল কি না তার ওপর নয়, বরং ডিকোডিং ও যাচাইয়ের পরে কী স্থিতিশীল থাকে তার ওপর নির্ভর করে। [সংরক্ষণ-চুক্তি নির্ধারণ করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/discrete-latent-generation/#core-idea) .
8. প্রতিবেদিত টেক্সট পরীক্ষায় কোড-স্পেস ও টোকেন-স্পেসের মাস্কড ডিসক্রিট ডিফিউশনের তুলনামূলক ফল কেমন ছিল? একই বহিরাগত স্কোরারে কোড-পরিসর MDLM-এর মধ্যমা পারপ্লেক্সিটি ছিল 26.55, আর টোকেন-পরিসর বেসলাইনের ছিল 38.42—অর্থাৎ 30.9% হ্রাস। কোডেক পুনর্গঠনের মধ্যমা আগেই 27.36 ছিল, তাই ফলটি পুনর্গঠন বটলনেকের সঙ্গে মিলিয়ে ব্যাখ্যা করতে হবে। [প্রতিবেদিত পর্যায়ভিত্তিক সংখ্যাগুলো পরীক্ষা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
9. কোডেক ক্ষয়ী হলে কোড-স্পেস ও টোকেন-স্পেসের মাস্কড ডিসক্রিট ডিফিউশন কীভাবে তুলনা করা উচিত? মূল নমুনা, কোডেক পুনর্গঠন, টোকেন-পরিসর আউটপুট ও কোড-পরিসর আউটপুটের জন্য একই সংরক্ষিত নমুনা ও ডিকোড-পাঠ স্কোরার ব্যবহার করুন। পুনর্গঠন ব্যবধান আলাদাভাবে জানান, কারণ অধিক শক্তিশালী সুপ্ত উৎপাদকও কোডেক ইতিমধ্যে অপসারণ করেছে এমন তথ্য পুনরুদ্ধার করতে পারে না। [একই স্কোরারের অধীনে ধাপগুলো তুলনা করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
10. দ্বি-পর্যায়ের টেক্সট উৎপাদক ব্যবস্থায় মানের অবনতি কীভাবে নির্ণয় করা যায়? একই অপরিবর্তিত ডিকোড-করা-পাঠ মূল্যায়কের অধীনে পুনর্গঠন-থেকে-উৎপাদন ব্যবধানের আগে মূল-থেকে-পুনর্গঠন ব্যবধান পরিমাপ করুন। এতে কোডেক-আরোপিত গুণমানের ঊর্ধ্বসীমা সুপ্ত উৎপাদনের কারণে সৃষ্ট অতিরিক্ত অবনতি থেকে পৃথক হয়। [চার-চেকপয়েন্টের রোগনির্ণয় অনুসরণ করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) .
11. উন্নততর সুপ্ত-পরিসর সূচক কখন ডিকোড করা আউটপুটের মান বাড়াতে ব্যর্থ হতে পারে? লক্ষ্যাধীন পরবর্তী বৈশিষ্ট্যের উন্নতি প্রতিফলিত না করেও কোনো সুপ্ত প্রক্সি সূচক উন্নত হতে পারে। সামঞ্জস্যপূর্ণ আউটপুট ডিকোড করে একই চূড়ান্ত সূচকে মূল্যায়নের মাধ্যমে এই উন্নতির স্থানান্তর পরীক্ষা করুন; তা না হলে কোডবুকের জ্যামিতি বা ব্যবহার কেবল রোগনির্ণায়ক প্রমাণ, পাঠ্যের মানোন্নতির প্রমাণ নয়। [প্রক্সি-স্থানান্তর রোগনির্ণয় ব্যবহার করুন](https://aogavrilov.com/bn/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) .

## সীমাবদ্ধ প্রমাণের দুটি চিত্র

সংখ্যাগুলো কী পরিমাপ করা হয়েছে তা নির্দেশ করে; এগুলো মডেলের সর্বজনীন নিশ্চয়তা নয়।

### সংকোচনজনিত সমস্যা নির্ণয়

একটি TinyStories 64-to-16 বিন্যাসে মধ্যমা পারপ্লেক্সিটি বেড়েছে **15.17** উৎস পাঠের ক্ষেত্রে, থেকে **27.36** পুনর্গঠনের পরে। Code-space MDLM অর্জন করেছে **26.55** বনাম **38.42** একই বাহ্যিক স্কোরারের অধীনে টোকেন-পরিসরের বেসলাইনের জন্য।

### পরীক্ষণযোগ্য সম্পাদনা-নিয়ন্ত্রণ

একটি 64-token Python-ফাংশন বিন্যাসে চারটি শীর্ষ-স্তরের কোড লক করায় পার্স হার বেড়েছে **0.453** প্রতি **0.591** , যেখানে আনলক অবস্থানগুলোর পরিবর্তনের হার ছিল **0.936** এবং শর্তাধীন sample ছিল **0.998** অনন্য।

## এই মানচিত্র যা দাবি করে না

প্রকাশিত পরীক্ষাগুলো নির্ভুল AST সংরক্ষণ, অর্থগত সমতুল্যতা, কার্যগত শুদ্ধতা, রিপোজিটরি-পরিসরের মেরামত কিংবা কোডেক ও জেনারেটর বটলনেকের কোনো সর্বজনীন ক্রম প্রতিষ্ঠা করে না। নির্দেশিকাগুলো সীমাবদ্ধ প্রমাণকে পুনর্ব্যবহারযোগ্য নিদান-পদ্ধতিতে রূপ দেয়; তবু প্রতিটি নতুন ব্যবস্থার নিজস্ব ডিকোড-করা আউটপুট ও আচরণ-স্তরের বৈধতা যাচাই আবশ্যক।