# Kutatási projektek

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

Document language: hu

Induljon ki a megfigyelhető hibából, majd kövesse az ahhoz illeszkedő módszert, bizonyítékot és érvényességi határt.

## A megfigyelt hibajelenség alapján válasszon

Ugyanaz a tünet eredhet a reprezentációból, a generálásból, a vezérlésből vagy az ellenőrzésből.

| Megfigyelt probléma | Első diagnosztikai vizsgálat | Megkövetelendő bizonyítékok | Módszer |
| --- | --- | --- | --- |
| A dekódolt kimenet gyenge, de nem ismert, melyik szakasz hibázik | A forrást, a hozzá tartozó rekonstrukciót és a generált kimenetet ugyanazzal a külső értékelővel értékelje. | Minden szakaszban összehasonlítható eloszlások és eloszlásszéli viselkedés. | [A szűk keresztmetszet szakaszos diagnosztikája](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) |
| A látens tér mérőszáma javul, a végső minőség azonban nem | Ellenőrizze, hogy a helyettesítő mutató javulása a dekódolás után is érvényesül-e. | Párosított, dekódolt kimeneti mérőszámok, nem csupán látens diagnosztikák. | [A proxy átvihetőségének ellenőrzése](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) |
| A kódszerkesztő a kért régiónál nagyobb részt ír át | Adjon meg kifejezett megőrzési határt, és mérje a határon kívüli régió eltéréseit. | A lokalitás és a feladatsiker együttes mérése. | [A lokalizált szerkesztés értékelése](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#measurement) |
| A refaktorálásnak nem csupán a szintaxist, hanem a viselkedést is meg kell őriznie | Válassza külön a javaslattételt a végrehajtástól és az ellenőrzéstől. | Fordítás, tesztek, statikus ellenőrzések és a refaktorálás észlelése. | [A vezérlési felületek döntési térképe](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) |

Aktív kutatási irány

## Diszkrét látens generálás

Diszkrét reprezentációk a kód szelektív újragenerálásához, valamint bizonyítékokra támaszkodó választás a korlátozott generálás, az MI-vel támogatott refaktorálás és a kiszámítható kódszerkesztés között.

Értékelési útmutató

## A kodek szűk keresztmetszetének diagnosztikája

Szakaszonkénti módszer annak eldöntésére, hogy a dekódolt minőséget a rekonstrukció, a látens generálás vagy a végső szövegre át nem vihető helyettesítő mérőszám korlátozza-e.

## Célzott válaszok

Önálló bizonyítékjegyzetek azokhoz a tágabb keresésekhez, amelyek nem egy tanulmány címéből indulnak ki. Mindegyik visszavezet a kapcsolódó közleményhez és annak teljes szövegéhez.

1. [Kódtérbeli és tokentérbeli maszkolt diffúzió: hogyan hasonlítsuk össze őket?](https://aogavrilov.com/hu/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/) Az értékelési szakaszokon át egységes összehasonlítási protokoll kódtérbeli és tokentérbeli maszkolt diffúziós nyelvmodellekhez, veszteséges diszkrét kodek esetén.
2. [Lokalizált kódmódosítás generatív modellekkel](https://aogavrilov.com/hu/research-notes/localized-code-modification-generative-models/) Hogyan kerülhető el a teljes függvény szükségtelen újraírása úgy, hogy a generatív modellnek elegendő szabadsága maradjon a kért kódmódosítás elvégzésére?
3. [Korlátozott kódgenerálás a szoftverfejlesztésben](https://aogavrilov.com/hu/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/) Gyakorlati különbségtétel a generált kód nyelvtani és típuskorlátai, megőrzési határai, valamint viselkedésszintű elfogadási ellenőrzései között.
4. [MI-támogatott refaktorálás: módszerek és bizonyítékok](https://aogavrilov.com/hu/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/) Hogyan értékelhetők a közelmúlt MI-támogatott refaktorálási módszerei anélkül, hogy egy hihető generált javítást összetévesztenénk a viselkedés igazolt megőrzésével?
5. [A kiszámítható kódgeneráláshoz megőrzési szerződés szükséges](https://aogavrilov.com/hu/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/) Miért nem elegendő a determinisztikus mintavételezés, és hogyan teszik tesztelhetővé a kódgenerálás viselkedését a megfigyelhető védett tulajdonságok és az elfogadási ellenőrzések?

## Kutatási kérdések, amelyekre ez a webhely választ adhat

Nyisson meg egy gyakorlati kérdést a tömör válaszért, majd kövesse a bizonyítékokra mutató hivatkozást a módszerek, mérések és korlátok megismeréséhez. Ezek a kutatáshoz vezető útvonalak, nem egyetemes garanciák.

1. Hogyan módosíthatja egy generatív modell a kódot a teljes függvény újraírása nélkül? A generálás előtt határozza meg a szerkesztési határt, az azon kívüli forrást őrizze meg vagy használja újra, kizárólag módosítási jelölteket generáljon, és utasítsa el a feladatot nem teljesítő vagy a védett régiókat megváltoztató kimeneteket. A hierarchikus látens változók rögzítése egy kísérleti vezérlési felület, de nem garantál azonos forráskód-tartományokat. [A lokális szerkesztés vezérlési felületeinek összehasonlítása](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
2. Milyen bizonyíték igazolja, hogy egy kódmódosítás lokális, és nem csupán szintaktikailag érvényes? A kért régión kívüli különbséget a feladat sikerességével, a szerkeszthető régió változásával, a strukturális invariánsokkal, a tesztekkel vagy statikus ellenőrzésekkel, valamint az ismételt futások változékonyságával együtt mérje. A szintaktikai elemzés sikeraránya önmagában csupán a szintaktikai jólformáltságot igazolja. [A lokalitási bizonyítékok ellenőrzőlistájának áttekintése](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#measurement) .
3. Hogyan hangolható össze a kódszerkesztés lokalitása a generálás változatosságával? A védett régió stabilitását a szerkeszthető régió szabadságával és a jelöltek egyediségével együtt mutassa be. A bemenet másolása maximalizálhatja a stabilitást anélkül, hogy a feladat előrehaladna; a korlátlan átírás pedig maximalizálhatja a változást, miközben felszámolja a lokalitást. [Lásd a stabilitás és a szabadság közötti, korlátozott érvényű bizonyítékot](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#evidence) .
4. Miben különbözik egymástól a lokalizált kódszerkesztés, a korlátozott generálás és a programjavítás? A lokalizált szerkesztés azt hangsúlyozza, minek kell változatlanul maradnia; a korlátozott generálás valamely formális kimeneti tulajdonságot, például egy nyelvtanhoz tartozást kényszerít ki; a programjavítás pedig megköveteli, hogy a módosítás megfeleljen a hibaleírásnak vagy a feladatspecifikációnak. A szintaktikai helyesség önmagában nem bizonyítja a szemantikai egyenértékűséget, a funkcionális helyességet, a feladat sikerét vagy a lokalitást. [A három célkitűzés összehasonlítása](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#comparison) .
5. Hogyan generálhatók újra egy Python-függvény kijelölt részei úgy, hogy a többi rész változatlan maradjon? A generálás előtt jelölje ki a védett és a szerkeszthető régiókat, kizárólag a szerkeszthető reprezentációt módosítsa, majd dekódoljon, és utasítsa el azokat a jelölteket, amelyek megváltoztatják a védett kódot, illetve nem teljesítik a szintaktikai, tesztelési, statikus ellenőrzési vagy feladatspecifikus invariánsokat. A bemutatott hierarchikus látens kísérlet 64 tokenes függvényeken mér valószínűségi stabilitást; nem garantál változatlan kódtartományokat vagy viselkedést. [Vizsgálja meg a szelektív újragenerálás munkafolyamatát](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#workflow) .
6. Melyik vezérlési stratégia illik az MI-vel támogatott, viselkedésmegőrző refaktoráláshoz? A modellel azonosítsa vagy javasoltassa a transzformációt, majd ahol lehetséges, megbízható refaktorálási motorral hajtsa végre, és ellenőrizze a fordítást, a teszteket, a statikus vizsgálatokat és a kívánt refaktorálást. Egy hihetőnek tűnő generált javítófolt önmagában nem elegendő bizonyíték. [A refaktorálási döntés sorának megnyitása](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
7. Mitől válik a kódgenerálás kiszámíthatóvá, nem csupán vezérelhetővé? A generátor kiválasztása előtt fogalmazzon meg megfigyelhető megőrzési szerződést és átvételi ellenőrzéseket. A kiszámíthatóság attól függ, mi marad stabil a dekódolás és ellenőrzés után, nem csupán attól, hogy rögzítettek-e egy promptot, maszkot, nyelvtant vagy látens kódot. [A megőrzési szerződés meghatározása](https://aogavrilov.com/hu/projects/discrete-latent-generation/#core-idea) .
8. Milyen eredményt adott a kódtérbeli és a tokentérbeli maszkolt diffúzió összevetése a közölt szövegkísérletben? Ugyanazon külső értékelő mellett a kódtérbeli MDLM medián perplexitása 26.55 volt, szemben a tokentérbeli alapmodell 38.42-es értékével, ami 30.9%-os csökkenés. A kodekrekonstrukció mediánja már eleve 27.36 volt, ezért az eredményt a rekonstrukciós szűk keresztmetszettel együtt kell értelmezni. [Vizsgálja meg a közölt, szakaszonkénti számértékeket](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
9. Hogyan hasonlítható össze a kódtérbeli és a tokentérbeli maszkolt diffúzió, ha a kodek veszteséges? Az eredeti mintákhoz, a kodekrekonstrukciókhoz, valamint a token- és kódtérbeli kimenetekhez ugyanazokat a visszatartott mintákat és dekódoltszöveg-értékelőt használja. A rekonstrukciós eltérést külön közölje, mert egy erősebb látens generátor sem képes visszaállítani a kodek által már eltávolított információt. [A szakaszok összehasonlítása azonos értékelőmodellel](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
10. Hogyan diagnosztizálható a minőségromlás egy kétlépcsős szöveggenerátorban? Egyetlen, változatlan dekódoltszöveg-értékelővel előbb az eredeti és a rekonstrukció közötti eltérést mérje, majd a rekonstrukció és a generált eredmény közötti eltérést. Így elkülöníthető a kodek által meghatározott minőségi plafon a látens generálás okozta további romlástól. [Kövessük a négy ellenőrzési pontból álló diagnosztikát](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) .
11. Mikor fordulhat elő, hogy a jobb látens térbeli mutatók nem javítják a dekódolt kimenetet? Egy látens helyettesítő mérőszám úgy is javulhat, hogy nem követi a vizsgált végső tulajdonságot. Az átvitelt illesztett kimenetek dekódolásával és azonos végső mérőszámokkal történő értékelésével kell tesztelni; enélkül a kódkönyv geometriája vagy kihasználtsága csupán diagnosztikai bizonyíték, nem pedig szövegminőség-javulás. [Alkalmazza a helyettesítő mutatók átvihetőségének diagnosztikáját](https://aogavrilov.com/hu/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) .

## Két korlátozott érvényű bizonyítéki pillanatkép

E számok azt jelzik, hogy mit mértek; nem tekinthetők a modellre vonatkozó általános garanciáknak.

### A tömörítés diagnosztikája

Egy 64-ről 16-ra tömörítő TinyStories-beállításban a medián perplexitás a következő értékről emelkedett: **15.17** a forrásszövegnél erre: **27.36** a rekonstrukció után. A kódtérbeli MDLM ezt érte el: **26.55** szemben **38.42** az ugyanazon külső értékelővel mért tokentérbeli alapvonalnál.

### Ellenőrizhető szerkesztésvezérlés

Egy 64 tokenes Python-függvényeket alkalmazó beállításban négy felső szintű kód zárolása a következő értékről növelte a szintaktikai elemzés sikerarányát: **0.453** – **0.591** , miközben a nem rögzített pozíciók ilyen arányban változtak: **0.936** a feltételes minták pedig megmaradtak **0.998** egyedi.

## Mit nem állít ez az áttekintés?

A közzétett kísérletek nem igazolják az AST pontos megőrzését, a szemantikai egyenértékűséget, a funkcionális helyességet, a kódtárszintű javítást, illetve a kodek és a generátor szűk keresztmetszeteinek egyetemes sorrendjét. Az útmutatók a korlátozott érvényű bizonyítékokat újra felhasználható diagnosztikai eljárásokká alakítják; minden új rendszerhez továbbra is saját, dekódolt kimenetre és viselkedésre irányuló validáció szükséges.