# Investigación que sigue siendo inspeccionable.

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Document language: es

Estudio cómo las representaciones, la compresión y la capacidad de control condicionan la calidad del texto y el código generados.

## Investigación destacada

Metodología de diagnóstico

### [Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization](https://aogavrilov.com/es/publications/where-quality-breaks/)

Dónde se degrada la calidad en la generación comprimida de textos breves: localización por etapas del cuello de botella

FRUCT 39 2026

Separación de los fallos del códec y los fallos de generación latente en la generación comprimida de textos breves.

![Proceso por etapas de generación de texto comprimido que compara el texto original, la reconstrucción del códec, el MDLM en el espacio de códigos y el texto decodificado para separar la pérdida debida al códec de la pérdida debida a la generación.](https://aogavrilov.com/publications/where-quality-breaks/staged-codec-bottleneck-localization.svg)

*La localización por etapas del cuello de botella separa la pérdida de reconstrucción del códec de la pérdida de generación latente conforme a un mismo protocolo de evaluación del texto decodificado.*

## Otras investigaciones

### [Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration](https://aogavrilov.com/es/publications/inspectable-control/)

Control inspeccionable para la regeneración de software con preservación de la estructura

Método de control en el espacio latente FSE Companion '26 2026 Póster complementario

## Líneas de investigación

### ¿Fallo del códec o del generador?

Separe la pérdida de reconstrucción de la pérdida de generación latente antes de dedicar cómputo a la etapa equivocada.

### Edición de código localizada y predecible

Evitar la reescritura de funciones completas mediante la comparación de la regeneración selectiva, la generación restringida y la refactorización asistida por IA bajo un contrato explícito de preservación.

### ¿MDLM en el espacio de códigos o en el espacio de tokens?

Comparar ambos con un único evaluador del texto decodificado, teniendo en cuenta el límite máximo de calidad impuesto por un códec con pérdida.

## Explorar 5 preguntas de investigación concretas

- [¿Cómo deben compararse los modelos de lenguaje de difusión enmascarada en el espacio de códigos y en el espacio de tokens?](https://aogavrilov.com/es/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/)
- [¿Cómo puede un modelo generativo modificar código sin reescribir la función completa?](https://aogavrilov.com/es/research-notes/localized-code-modification-generative-models/)
- [¿Qué garantiza la generación restringida de código en un flujo de ingeniería de software?](https://aogavrilov.com/es/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/)
- [¿Qué métodos y evidencias son pertinentes para la refactorización con preservación del comportamiento asistida por IA?](https://aogavrilov.com/es/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/)
- [¿Qué hace que la generación de código sea predecible y no meramente controlable?](https://aogavrilov.com/es/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/)