# Onderzoeksprojecten

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

Document language: nl

Begin bij het waarneembare defect en volg vervolgens de daarbij passende methode, het bewijs en de reikwijdtegrens.

## Kies op basis van de waargenomen fout

Hetzelfde symptoom kan voortkomen uit representatie, generatie, controle of verificatie.

| Waargenomen probleem | Eerste diagnose | Te vereisen bewijs | Methode |
| --- | --- | --- | --- |
| De gedecodeerde uitvoer is zwak, maar het is onbekend in welke fase de fout optreedt | Beoordeel de bron, de bijbehorende reconstructie en de gegenereerde uitvoer met dezelfde externe evaluator. | Vergelijkbare verdelingen en staartgedrag in iedere fase. | [Gefaseerde diagnose van knelpunten](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) |
| Een metriek in de latente ruimte verbetert, maar de uiteindelijke kwaliteit niet | Toets of de verbetering van de proxy na decodering standhoudt. | Gepaarde metrieken voor gedecodeerde uitvoer, niet uitsluitend diagnostiek van de latente ruimte. | [Controle van proxyoverdracht](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) |
| Een code-editor herschrijft meer dan het gevraagde gebied | Formuleer een expliciete behoudsgrens en meet het verschil buiten het gebied. | Lokaliteit en taaksucces worden gezamenlijk gemeten. | [Evaluatie van lokale bewerkingen](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#measurement) |
| Een refactoring moet gedrag behouden, niet alleen syntaxis | Scheid het voorstel van de uitvoering en verificatie. | Compilatie, tests, statische controles en detectie van refactoring. | [Beslisschema voor sturingsinterfaces](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) |

Actieve onderzoeksrichting

## Discrete latente generatie

Discrete representaties voor selectieve regeneratie van code, naast empirisch onderbouwde keuzes tussen begrensde generatie, AI-ondersteunde refactoring en voorspelbare codebewerking.

Evaluatiegids

## Diagnose van het codecknelpunt

Een gefaseerde methode om te bepalen of de gedecodeerde kwaliteit wordt begrensd door reconstructie, latente generatie of een proxy die niet overdraagt op de uiteindelijke tekst.

## Gerichte antwoorden

Zelfstandige bewijsnotities voor bredere zoekopdrachten die niet met een artikeltitel beginnen. Elke notitie verwijst terug naar de relevante publicatie en volledige tekst.

1. [Gemaskeerde diffusie in coderuimte versus tokenruimte: hoe vergelijkt men beide?](https://aogavrilov.com/nl/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/) Een faseconsistent vergelijkingsprotocol voor taalmodellen met gemaskeerde diffusie in code- en tokenruimte wanneer de discrete codec informatieverlies veroorzaakt.
2. [Lokale codewijziging met generatieve modellen](https://aogavrilov.com/nl/research-notes/localized-code-modification-generative-models/) Hoe onnodig herschrijven van een volledige functie kan worden voorkomen, met behoud van voldoende vrijheid voor een generatief model om de gevraagde codewijziging door te voeren.
3. [Codegeneratie onder beperkingen voor software-engineering](https://aogavrilov.com/nl/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/) Een praktisch onderscheid tussen grammaticale beperkingen, typebeperkingen, behoudsgrenzen en acceptatiecontroles op gedragsniveau voor gegenereerde code.
4. [AI-ondersteunde refactoring: methoden en bewijsmateriaal](https://aogavrilov.com/nl/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/) Hoe recente AI-ondersteunde refactoringmethoden kunnen worden geëvalueerd zonder een aannemelijk gegenereerde patch te verwarren met geverifieerd gedragsbehoud.
5. [Voorspelbare codegeneratie vereist een behoudscontract](https://aogavrilov.com/nl/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/) Waarom deterministische bemonstering niet volstaat en hoe waarneembare beschermde eigenschappen en acceptatiecontroles het gedrag van codegeneratie toetsbaar maken.

## Onderzoeksvragen die deze site kan beantwoorden

Open een praktische vraag voor een beknopt antwoord en volg daarna de bewijslink voor methoden, metingen en beperkingen. Dit zijn toegangen tot het onderzoek, geen universele garanties.

1. Hoe kan een generatief model code wijzigen zonder de volledige functie te herschrijven? Definieer vóór de generatie de bewerkingsgrens, behoud of hergebruik de broncode daarbuiten, genereer uitsluitend kandidaatwijzigingen en verwerp uitvoer die niet aan de taak voldoet of beschermde gebieden verandert. Het vergrendelen van hiërarchische latente variabelen is één experimentele controle-interface, maar garandeert geen identieke bereiken in de broncode. [Vergelijk sturingsinterfaces voor lokale bewerking](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
2. Welk bewijs toont aan dat een codewijziging lokaal is en niet slechts syntactisch geldig? Meet het verschil buiten het gevraagde gebied in samenhang met taaksucces, wijzigingen in het bewerkbare gebied, structurele invarianten, tests of statische controles en variabiliteit tussen herhaalde uitvoeringen. Alleen het parsepercentage toont slechts syntactische welgevormdheid aan. [De checklist voor bewijs van lokaliteit raadplegen](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#measurement) .
3. Hoe moeten de lokaliteit van codebewerkingen en de diversiteit van de generatie tegen elkaar worden afgewogen? Rapporteer de stabiliteit van de beschermde regio naast de vrijheid in de bewerkbare regio en de uniciteit van kandidaten. Het kopiëren van de invoer kan de stabiliteit maximaliseren zonder enige taakvoortgang; onbeperkt herschrijven kan de mate van verandering maximaliseren maar tegelijk de lokaliteit tenietdoen. [Bekijk het begrensde bewijs voor stabiliteit en vrijheid](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#evidence) .
4. Waarin verschillen lokale codebewerking, begrensde generatie en programmacorrectie van elkaar? Lokale bewerking benadrukt wat ongewijzigd moet blijven, begrensde generatie dwingt een formele uitvoereigenschap af, zoals het behoren tot een grammatica, en programmacorrectie vereist dat de wijziging voldoet aan een defect- of taakspecificatie. Syntaxis alleen bewijst geen semantische equivalentie, functionele correctheid, taaksucces of lokaliteit. [Vergelijk de drie doelstellingen](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#comparison) .
5. Hoe kunnen geselecteerde delen van een Python-functie opnieuw worden gegenereerd terwijl de rest stabiel blijft? Definieer vóór de generatie beschermde en bewerkbare gebieden, wijzig uitsluitend de bewerkbare representatie, decodeer en verwerp kandidaten die beschermde code veranderen of niet voldoen aan syntaxis, tests, statische controles of taakspecifieke invarianten. Het gerapporteerde experiment met hiërarchische latente variabelen meet probabilistische stabiliteit bij functies van 64 tokens; het garandeert geen ongewijzigde bereiken of ongewijzigd gedrag. [Bestudeer de werkwijze voor selectieve regeneratie](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#workflow) .
6. Welke sturingsstrategie past bij AI-ondersteunde gedragsbehoudende refactoring? Gebruik het model om een transformatie te identificeren of voor te stellen, voer deze waar mogelijk uit met een betrouwbare refactoringengine en verifieer de compilatie, tests, statische controles en de beoogde refactoring. Een aannemelijk ogende gegenereerde patch vormt onvoldoende bewijs. [Beslissingsrij voor refactoring openen](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
7. Wat maakt codegeneratie voorspelbaar in plaats van slechts stuurbaar? Formuleer een waarneembaar behoudscontract en acceptatiecontroles voordat u de generator kiest. Voorspelbaarheid hangt af van wat na decodering en verificatie stabiel blijft, niet alleen van de vraag of een prompt, masker, grammatica of latente code was vastgezet. [Definieer het behoudscontract](https://aogavrilov.com/nl/projects/discrete-latent-generation/#core-idea) .
8. Hoe verhield gemaskeerde diffusie in de coderuimte zich tot die in de tokenruimte in het gerapporteerde tekstexperiment? Volgens dezelfde externe beoordelaar had MDLM in de coderuimte een mediane perplexiteit van 26.55, tegenover 38.42 voor de baseline in de tokenruimte, een afname van 30.9%. De mediaan voor de codecreconstructie bedroeg al 27.36; het resultaat moet daarom in samenhang met het reconstructieknelpunt worden geïnterpreteerd. [Bestudeer de gerapporteerde cijfers per fase](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
9. Hoe moeten gemaskeerde diffusie in de coderuimte en in de tokenruimte worden vergeleken wanneer de codec informatie verliest? Gebruik voor originelen, codecreconstructies en uitvoer in de token- en coderuimte dezelfde achtergehouden voorbeelden en dezelfde beoordelaar voor gedecodeerde tekst. Rapporteer het reconstructieverschil afzonderlijk, want een krachtigere latente generator kan geen informatie herstellen die de codec al heeft verwijderd. [Vergelijk de fasen met één beoordelingsmodel](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
10. Hoe kan kwaliteitsverlies in een tekstgenerator met twee fasen worden gediagnosticeerd? Meet met één ongewijzigde evaluator voor gedecodeerde tekst eerst de kloof tussen origineel en reconstructie en vervolgens die tussen reconstructie en generatie. Zo wordt het door de codec opgelegde kwaliteitsplafond onderscheiden van de aanvullende verslechtering door latente generatie. [Volg de diagnostiek met vier controlepunten](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) .
11. Wanneer leiden betere metrieken in de latente ruimte niet tot betere gedecodeerde uitvoer? Een latente proxy kan verbeteren zonder de relevante eigenschap verderop in de keten te volgen. Toets overdracht door overeenkomstige uitvoer te decoderen en met dezelfde eindmetriek te beoordelen; anders blijven codeboekgeometrie en -benutting diagnostisch bewijs en vormen zij geen winst in tekstkwaliteit. [Gebruik de diagnostiek voor proxyoverdracht](https://aogavrilov.com/nl/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) .

## Twee begrensde momentopnamen van het bewijs

Deze cijfers geven aan wat is gemeten; zij vormen geen universele garanties voor het model.

### Compressiediagnose

In één TinyStories-configuratie met compressie van 64 naar 16 steeg de mediane perplexiteit van **15.17** voor brontekst naar **27.36** na reconstructie. MDLM in coderuimte bereikte **26.55** tegenover **38.42** voor de baseline in de tokenruimte onder dezelfde externe beoordelaar.

### Inspecteerbare sturing van bewerkingen

In één configuratie met Python-functies van 64 tokens verhoogde het vergrendelen van vier codes op het hoogste niveau het parsepercentage van **0.453** naar **0.591** , terwijl niet-vastgezette posities veranderden met **0.936** en conditionele steekproeven bleven **0.998** uniek.

## Waarop dit overzicht geen aanspraak maakt

De gepubliceerde experimenten tonen geen exact behoud van de AST, semantische equivalentie, functionele correctheid, herstel op repositoryschaal of universele ordening van knelpunten in codec en generator aan. De gidsen zetten begrensd bewijs om in herbruikbare diagnostische procedures; elk nieuw systeem vereist nog steeds een eigen validatie van gedecodeerde uitvoer en gedrag.