Selhání kodeku, nebo generátoru?
Než vynaložíte výpočetní prostředky na nesprávnou fázi, oddělte ztrátu při rekonstrukci od ztráty při generování v latentním prostoru.
Otevřít diagnostickou příručkuAlexey Gavrilov
Výzkumný pracovník v oblasti strojového učeníITMO University
Výzkum, který zůstává otevřený kontrole.
Zkoumám, jak reprezentace, komprese a řiditelnost ovlivňují kvalitu generovaného textu a kódu.
Směry výzkumu
Lokalizované a předvídatelné úpravy kódu
Předcházejte přepisování celých funkcí porovnáním selektivní regenerace, omezeného generování a refaktorizace s podporou AI podle explicitní smlouvy o zachování.
Prozkoumat projektProzkoumejte 5 konkrétních výzkumných otázek
- Jak porovnávat jazykové modelování založené na maskované difuzi v prostoru kódů a v prostoru tokenů?
- Jak může generativní model upravit kód, aniž by přepsal celou funkci?
- Co zaručuje omezené generování kódu v pracovním postupu softwarového inženýrství?
- Které metody a důkazy jsou podstatné pro refaktorizaci s podporou AI, která zachovává chování?
- Co činí generování kódu předvídatelným, a nikoli pouze řiditelným?
Doporučený výzkum
Diagnostická metodologie
Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization
Kde se láme kvalita při generování komprimovaných krátkých textů: vícefázová lokalizace úzkého hrdla
Oddělení selhání kodeku od selhání generování v latentním prostoru při generování komprimovaných krátkých textů.
Další výzkum
Procházet všechny publikaceInspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration
Přezkoumatelné řízení regenerace softwaru se zachováním struktury