# Projetos de pesquisa

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Parta da falha observável e, em seguida, siga o método, as evidências e o limite de escopo adequados a ela.

## Escolha com base na falha observada

O mesmo sintoma pode decorrer da representação, da geração, do controle ou da verificação.

| Problema observado | Primeiro diagnóstico | Evidências necessárias | Método |
| --- | --- | --- | --- |
| O resultado decodificado é insatisfatório, mas não se sabe em qual etapa ocorre a falha | Pontue o texto-fonte, a reconstrução pareada e a saída gerada com o mesmo avaliador externo. | Distribuições comparáveis e comportamento das caudas em todas as etapas. | [Diagnóstico do gargalo em etapas](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) |
| Uma métrica do espaço latente melhora, mas a qualidade final não | Verifique se a melhoria do indicador indireto se mantém após a decodificação. | Métricas pareadas da saída decodificada, e não apenas diagnósticos latentes. | [Verificação da transferência da métrica substituta](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) |
| Um editor de código reescreve mais do que a região solicitada | Defina explicitamente o limite de preservação e meça as diferenças fora da região. | Localidade e êxito na tarefa medidos em conjunto. | [Avaliação da edição localizada](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#measurement) |
| Uma refatoração deve preservar o comportamento, não apenas a sintaxe | Separe a proposta da execução e da verificação. | Compilação, testes, verificações estáticas e detecção de refatoração. | [Mapa de decisão para interfaces de controle](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) |

Linha de pesquisa ativa

## Geração latente discreta

Representações discretas para a regeneração seletiva de código, acompanhadas de escolhas orientadas por evidências entre geração com restrições, refatoração assistida por IA e edição previsível de código.

Guia de avaliação

## Diagnóstico do gargalo do codec

Um método por etapas para determinar se a qualidade decodificada é limitada pela reconstrução, pela geração latente ou por uma métrica substituta que não se transfere ao texto final.

## Respostas específicas

Notas de evidências autônomas para buscas mais amplas que não partem do título de um artigo. Cada nota remete à publicação pertinente e ao texto integral.

1. [Difusão mascarada no espaço de códigos versus no espaço de tokens: como compará-las](https://aogavrilov.com/pt/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/) Um protocolo de comparação coerente entre etapas para modelos de linguagem de difusão mascarada no espaço de códigos e no espaço de tokens quando o codec discreto apresenta perdas.
2. [Modificação localizada de código com modelos generativos](https://aogavrilov.com/pt/research-notes/localized-code-modification-generative-models/) Como evitar a reescrita desnecessária de toda a função e, ao mesmo tempo, preservar liberdade suficiente para que um modelo generativo realize a alteração de código solicitada.
3. [Geração de código com restrições para engenharia de software](https://aogavrilov.com/pt/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/) Uma distinção prática entre restrições gramaticais, restrições de tipos, fronteiras de preservação e verificações de aceitação no nível do comportamento para código gerado.
4. [Refatoração assistida por IA: métodos e evidências](https://aogavrilov.com/pt/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/) Como avaliar métodos recentes de refatoração assistida por IA sem confundir um patch gerado plausível com a preservação de comportamento verificada.
5. [A geração previsível de código requer um contrato de preservação](https://aogavrilov.com/pt/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/) Por que a amostragem determinística não é suficiente e como propriedades protegidas observáveis e verificações de aceitação tornam testável o comportamento da geração de código.

## Perguntas de pesquisa que este site pode responder

Abra uma pergunta prática para obter uma resposta concisa e, em seguida, acesse o link das evidências para consultar métodos, medições e limitações. Esses são pontos de acesso à pesquisa, não garantias universais.

1. Como um modelo generativo pode modificar código sem reescrever toda a função? Defina a fronteira editável antes da geração, preserve ou reutilize o código-fonte fora dela, gere apenas alterações candidatas e rejeite resultados que não cumpram a tarefa ou alterem regiões protegidas. O bloqueio latente hierárquico é uma interface de controle experimental, mas não garante intervalos idênticos no código-fonte. [Compare interfaces de controle para edição localizada](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
2. Que evidências demonstram que uma edição de código é local, e não apenas sintaticamente válida? Avalie as diferenças fora da região solicitada em conjunto com o êxito na tarefa, as alterações na região editável, os invariantes estruturais, os testes ou as verificações estáticas e a variabilidade entre execuções repetidas. Isoladamente, a taxa de análise sintática estabelece apenas a boa formação sintática. [Consultar a lista de verificação das evidências de localidade](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#measurement) .
3. Como conciliar a localidade da edição de código com a diversidade da geração? Informe a estabilidade da região protegida em conjunto com a liberdade na região editável e a unicidade dos candidatos. Copiar a entrada pode maximizar a estabilidade sem produzir qualquer avanço na tarefa; a reescrita irrestrita pode maximizar a mudança e, ao mesmo tempo, destruir a localidade. [Consultar as evidências delimitadas sobre estabilidade e liberdade](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#evidence) .
4. Em que diferem a edição localizada de código, a geração com restrições e o reparo de programas? A edição localizada enfatiza aquilo que deve permanecer inalterado; a geração com restrições impõe uma propriedade formal da saída, como a pertinência a uma gramática; e o reparo de programas exige que a alteração satisfaça a especificação de um defeito ou de uma tarefa. A sintaxe, por si só, não comprova equivalência semântica, correção funcional, êxito na tarefa nem localidade. [Compare os três objetivos](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#comparison) .
5. Como regenerar partes selecionadas de uma função Python mantendo estável o restante? Defina as regiões protegidas e editáveis antes da geração, modifique apenas a representação editável, decodifique e rejeite candidatos que alterem o código protegido ou não satisfaçam a sintaxe, os testes, as verificações estáticas ou as invariantes específicas da tarefa. O experimento relatado com representações latentes hierárquicas mede a estabilidade probabilística em funções de 64 tokens; ele não garante intervalos nem comportamento inalterados. [Examine o fluxo de trabalho de regeneração seletiva](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#workflow) .
6. Qual estratégia de controle é adequada à refatoração assistida por IA com preservação de comportamento? Utilize o modelo para identificar ou propor uma transformação; em seguida, sempre que possível, execute-a com um mecanismo de refatoração confiável e verifique a compilação, os testes, as análises estáticas e a refatoração pretendida. Um patch gerado que pareça plausível não constitui evidência suficiente. [Abrir a linha de decisão sobre refatoração](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
7. O que torna a geração de código previsível, e não apenas controlável? Defina um contrato de preservação observável e verificações de aceitação antes de escolher o gerador. A previsibilidade depende do que permanece estável após a decodificação e a verificação, e não apenas de um prompt, uma máscara, uma gramática ou um código latente ter sido fixado. [Defina o contrato de preservação](https://aogavrilov.com/pt/projects/discrete-latent-generation/#core-idea) .
8. Como a difusão mascarada no espaço de códigos se comparou à difusão mascarada no espaço de tokens no experimento textual relatado? Sob o mesmo avaliador externo, o MDLM no espaço de códigos apresentou perplexidade mediana de 26.55, contra 38.42 para a linha de base no espaço de tokens, uma redução de 30.9%. A mediana da reconstrução pelo codec já era 27.36; portanto, o resultado deve ser interpretado em conjunto com o gargalo de reconstrução. [Examine os valores relatados por estágio](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
9. Como comparar a difusão mascarada no espaço de códigos e no espaço de tokens quando o codec apresenta perdas? Utilize as mesmas amostras de teste reservadas e o mesmo avaliador de texto decodificado para os originais, as reconstruções pelo codec, as saídas no espaço de tokens e as saídas no espaço de códigos. Relate separadamente a diferença de reconstrução, pois um gerador latente mais robusto não pode recuperar informações já removidas pelo codec. [Compare as etapas com um único avaliador](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
10. Como diagnosticar a perda de qualidade em um gerador de texto de dois estágios? Com um único avaliador de texto decodificado mantido inalterado, avaliar primeiro a lacuna entre o original e a reconstrução e, depois, a lacuna entre a reconstrução e a geração. Isso distingue o limite máximo de qualidade imposto pelo codec da degradação adicional introduzida pela geração latente. [Siga o diagnóstico em quatro pontos de verificação](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) .
11. Quando métricas melhores do espaço latente podem não melhorar a saída decodificada? Uma métrica substituta no espaço latente pode melhorar sem acompanhar a propriedade de interesse a jusante. Teste a transferência decodificando saídas correspondentes e avaliando-as com as mesmas métricas finais; caso contrário, a geometria ou a utilização do dicionário de códigos continuará sendo apenas evidência diagnóstica, e não um ganho de qualidade textual. [Utilize o diagnóstico de transferência dos indicadores substitutos](https://aogavrilov.com/pt/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) .

## Dois recortes de evidências delimitadas

Estes números identificam o que foi mensurado; não constituem garantias universais do modelo.

### Diagnóstico da compressão

Em uma configuração 64-para-16 do TinyStories, a perplexidade mediana aumentou de **15.17** no texto-fonte para **27.36** após a reconstrução. O MDLM no espaço de códigos alcançou **26.55** em comparação com **38.42** para a linha de base no espaço de tokens sob o mesmo avaliador externo.

### Controle inspecionável da edição

Em uma configuração com funções Python de 64 tokens, o bloqueio de quatro códigos de nível superior elevou a taxa de análise sintática de **0.453** para **0.591** , enquanto as posições desbloqueadas mudaram a uma taxa de **0.936** e as amostras condicionais permaneceram **0.998** único.

## O que este mapa não reivindica

Os experimentos publicados não estabelecem preservação exata da AST, equivalência semântica, correção funcional, reparo na escala de repositórios nem uma ordenação universal dos gargalos do codec e do gerador. Os guias convertem evidências delimitadas em procedimentos diagnósticos reutilizáveis; cada novo sistema ainda requer validação própria da saída decodificada e do comportamento.