# Riset yang tetap dapat ditelaah.

Canonical HTML: https://aogavrilov.com/id/

Document language: id

Saya meneliti bagaimana representasi, kompresi, dan keterkendalian membentuk kualitas teks dan kode hasil generasi.

## Riset unggulan

Metodologi diagnostik

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

Titik Keruntuhan Mutu dalam Generasi Teks Pendek Terkompresi: Lokalisasi Bottleneck Bertahap

FRUCT 39 2026

Memisahkan kegagalan codec dari kegagalan generasi laten dalam pembangkitan teks pendek terkompresi.

![Pipeline bertahap untuk generasi teks terkompresi yang membandingkan teks asli, rekonstruksi codec, MDLM ruang kode, dan teks terdekode guna memisahkan loss codec dari loss generasi.](https://aogavrilov.com/publications/where-quality-breaks/staged-codec-bottleneck-localization.svg)

*Lokalisasi bottleneck bertahap memisahkan kehilangan mutu akibat rekonstruksi codec dari kehilangan tambahan akibat generasi laten dengan satu protokol evaluasi teks hasil dekode yang sama.*

## Penelitian lain

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

Kendali yang Dapat Diperiksa untuk Regenerasi Perangkat Lunak yang Melestarikan Struktur

Metode kontrol ruang laten FSE Companion '26 2026 Poster pendamping

## Arah riset

### Kegagalan codec atau generator?

Pisahkan loss rekonstruksi dari loss generasi laten sebelum menghabiskan komputasi pada tahap yang keliru.

### Penyuntingan kode yang terlokalisasi dan dapat diprediksi

Cegah penulisan ulang seluruh fungsi dengan membandingkan regenerasi selektif, generasi terkendala, dan refactoring berbantuan AI di bawah kontrak pelestarian eksplisit.

### MDLM ruang-kode atau ruang-token?

Bandingkan keduanya dengan satu penilai teks hasil dekode sambil memperhitungkan batas atas kualitas yang ditetapkan oleh codec lossy.

## Telusuri 5 pertanyaan riset terfokus

- [Bagaimana pemodelan bahasa berbasis difusi diskret bertopeng di ruang kode dan ruang token perlu dibandingkan?](https://aogavrilov.com/id/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/)
- [Bagaimana model generatif dapat memodifikasi kode tanpa menulis ulang seluruh fungsi?](https://aogavrilov.com/id/research-notes/localized-code-modification-generative-models/)
- [Apa yang dijamin oleh generasi kode terkendala dalam alur kerja rekayasa perangkat lunak?](https://aogavrilov.com/id/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/)
- [Metode dan bukti apa yang relevan bagi refaktorisasi berbantuan AI yang mempertahankan perilaku?](https://aogavrilov.com/id/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/)
- [Apa yang membuat generasi kode dapat diprediksi, bukan sekadar dapat dikendalikan?](https://aogavrilov.com/id/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/)