# 検証可能性を 保つ研究。
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Document language: ja
表現・圧縮・制御可能性が、生成テキストやコードの品質をどのように左右するかを研究しています。
## 注目の研究
診断方法論
### [Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization](https://aogavrilov.com/ja/publications/where-quality-breaks/)
圧縮された短文生成ではどこで品質が損なわれるのか:段階的なボトルネック特定
FRUCT 39 2026
圧縮された短文の生成において、コーデックの失敗と潜在生成の失敗を分離する。
*段階的ボトルネック特定では、共通の復号テキスト評価プロトコルの下で、コーデック再構成損失と潜在生成損失を分離する。*
## その他の研究
### [Inspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration](https://aogavrilov.com/ja/publications/inspectable-control/)
構造保持型ソフトウェア再生成のための検査可能な制御
潜在空間の制御手法 FSE Companion '26 2026 付随ポスター
## 研究テーマ
### 不具合の原因はコーデックか生成器か?
誤った段階に計算資源を費やす前に、再構成損失と潜在生成損失を分離する。
### 局所的で予測可能なコード編集
明示的な保持契約の下で、選択的再生成、制約付き生成、AI 支援リファクタリングを比較し、関数全体の書き換えを防ぐ。
### コード空間MDLMか、トークン空間MDLMか?
非可逆コーデックが課す品質上限を考慮しつつ、単一の復号テキスト評価器で両者を比較する。
## 焦点を絞った5つの研究課題を見る
- [コード空間とトークン空間のマスク付き拡散言語モデリングをどう比較すべきか?](https://aogavrilov.com/ja/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/)
- [生成モデルは、関数全体を書き直さずにコードを変更できるか?](https://aogavrilov.com/ja/research-notes/localized-code-modification-generative-models/)
- [ソフトウェア工学のワークフローにおいて、制約付きコード生成は何を保証するのか?](https://aogavrilov.com/ja/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/)
- [AI支援による振る舞い保持リファクタリングでは、どの手法と証拠が重要か?](https://aogavrilov.com/ja/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/)
- [コード生成を、単に制御可能なだけでなく予測可能にするものは何か?](https://aogavrilov.com/ja/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/)