कोडेक की विफलता या जनित्र की?
गलत चरण पर संगणन संसाधन खर्च करने से पहले पुनर्निर्माण हानि को अव्यक्त-जनन हानि से अलग करें।
नैदानिक मार्गदर्शिका खोलेंAlexey Gavrilov
मशीन लर्निंग शोधकर्ताITMO University
ऐसा शोध जो निरीक्षण के योग्य रहे।
मैं अध्ययन करता हूँ कि निरूपण, संपीड़न और नियंत्रणीयता जनित पाठ तथा कोड की गुणवत्ता को कैसे आकार देते हैं।
शोध-दिशाएँ
स्थानीयकृत और पूर्वानुमेय कोड संपादन
स्पष्ट संरक्षण अनुबंध के अधीन चयनात्मक पुनर्जनन, बाधित जनन और AI-सहायित रीफ़ैक्टरिंग की तुलना करके पूरे फ़ंक्शन के पुनर्लेखन को रोकें।
परियोजना देखें5 केंद्रित शोध-प्रश्न देखें
- कोड-स्थान और टोकन-स्थान के मास्कित विसरण भाषा मॉडलन की तुलना कैसे की जानी चाहिए?
- कोई जनरेटिव मॉडल पूरे फ़ंक्शन को दोबारा लिखे बिना कोड को कैसे संशोधित कर सकता है?
- सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यप्रवाह में बाधित कोड जनन क्या प्रत्याभूत करता है?
- AI-सहायित व्यवहार-संरक्षक रीफ़ैक्टरिंग के लिए कौन-सी विधियाँ और साक्ष्य महत्त्वपूर्ण हैं?
- कोड जनन को केवल नियंत्रणीय नहीं, बल्कि पूर्वानुमेय क्या बनाता है?
प्रमुख शोध
निदान-पद्धति
Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization
संपीड़ित लघु-पाठ जनन में गुणवत्ता कहाँ घटती है: चरणबद्ध बाधा-स्थानीकरण
संपीड़ित लघु-पाठ जनन में कोडेक विफलताओं को अव्यक्त-जनन विफलताओं से अलग करना।
अन्य शोध
सभी प्रकाशन देखेंInspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration
संरचना-संरक्षी सॉफ़्टवेयर पुनर्जनन के लिए निरीक्षणीय नियंत्रण