# Proiecte de cercetare

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

Document language: ro

Porniți de la problema observabilă, apoi urmați metoda, cerințele probatorii și limitele domeniului de aplicare corespunzătoare.

## Alegeți în funcție de problema observată

Același simptom poate proveni din reprezentare, generare, control sau verificare.

| Problemă observată | Primul diagnostic | Dovezi care trebuie impuse | Metodă |
| --- | --- | --- | --- |
| Rezultatul decodificat este slab, dar etapa care eșuează nu este cunoscută | Evaluați sursa, reconstrucția asociată și rezultatul generat cu același evaluator extern. | Distribuții comparabile și comportamentul cozilor în fiecare etapă. | [Diagnosticarea etapizată a blocajelor](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) |
| O metrică din spațiul latent se îmbunătățește, însă calitatea finală nu | Verificați dacă îmbunătățirea indicatorului surogat se păstrează după decodare. | Metrici pereche ale ieșirii decodificate, nu doar diagnostice latente. | [Verificarea transferului prin indicator substitutiv](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) |
| Un editor de cod rescrie mai mult decât regiunea solicitată | Formulați o limită de conservare explicită și măsurați diferențele din afara regiunii. | Localitatea și reușita sarcinii, măsurate împreună. | [Evaluarea editării localizate](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#measurement) |
| O refactorizare trebuie să păstreze comportamentul, nu doar sintaxa | Separați propunerea de execuție și verificare. | Compilare, teste, verificări statice și detectarea refactorizării. | [Hartă decizională a interfețelor de control](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) |

Direcție activă

## Generare latentă discretă

Reprezentări discrete pentru regenerarea selectivă a codului, împreună cu opțiuni fundamentate pe dovezi între generarea constrânsă, refactorizarea asistată de IA și editarea predictibilă a codului.

Ghid de evaluare

## Diagnosticarea blocajului produs de codec

O metodă etapizată pentru a stabili dacă nivelul calității textului decodificat este limitat de reconstrucție, de generarea latentă sau de un indicator surogat ale cărui îmbunătățiri nu se regăsesc în textul final.

## Răspunsuri punctuale

Note de sine stătătoare privind dovezile, destinate căutărilor mai ample care nu pornesc de la titlul unei lucrări. Fiecare trimite la publicația relevantă și la textul integral.

1. [Difuziune mascată în spațiul codurilor față de spațiul tokenurilor: cum le comparăm](https://aogavrilov.com/ro/research-notes/code-space-vs-token-space-masked-diffusion/) Un protocol de comparație coerent între etape pentru modele lingvistice cu difuziune mascată în spațiul codurilor și în spațiul tokenurilor, atunci când codecul discret implică pierderi.
2. [Modificarea localizată a codului cu modele generative](https://aogavrilov.com/ro/research-notes/localized-code-modification-generative-models/) Cum poate fi evitată rescrierea inutilă a întregii funcții, păstrând totodată suficientă libertate pentru ca un model generativ să efectueze modificarea de cod solicitată.
3. [Generarea constrânsă de cod pentru ingineria software](https://aogavrilov.com/ro/research-notes/constrained-code-generation-software-engineering/) O distincție practică între constrângerile gramaticale, constrângerile de tip, limitele de păstrare și verificările de acceptare la nivel comportamental pentru codul generat.
4. [Refactorizare asistată de IA: metode și dovezi](https://aogavrilov.com/ro/research-notes/ai-assisted-refactoring-evidence/) Cum pot fi evaluate metodele recente de refactorizare asistată de IA fără a confunda un patch generat plauzibil cu păstrarea verificată a comportamentului.
5. [Generarea predictibilă de cod necesită un contract de păstrare](https://aogavrilov.com/ro/research-notes/predictable-code-generation-preservation-contract/) De ce eșantionarea deterministă nu este suficientă și cum fac proprietățile protejate observabile și verificările de acceptare ca comportamentul generării de cod să poată fi testat.

## Întrebări de cercetare la care poate răspunde acest site

Deschideți o întrebare practică pentru un răspuns concis, apoi urmați legătura către dovezi pentru metode, măsurători și limite. Acestea sunt căi de acces la cercetare, nu garanții universale.

1. Cum poate un model generativ să modifice codul fără a rescrie întreaga funcție? Definiți frontiera editabilă înaintea generării, păstrați sau reutilizați codul-sursă din afara ei, generați numai modificări candidate și respingeți rezultatele care nu îndeplinesc sarcina ori alterează regiunile protejate. Blocarea ierarhică a variabilelor latente este o interfață experimentală de control, dar nu garantează că segmentele de cod-sursă rămân identice. [Comparați interfețele de control pentru editare localizată](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
2. Ce dovezi arată că o editare de cod este locală, nu doar validă sintactic? Măsurați diferențele din afara regiunii solicitate împreună cu reușita sarcinii, modificarea regiunii editabile, invariantele structurale, testele sau verificările statice și variabilitatea între execuții repetate. Rata de analizare sintactică stabilește, singură, doar corectitudinea formei sintactice. [Consultați lista de verificare a dovezilor privind localitatea](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#measurement) .
3. Cum trebuie echilibrată localitatea editării codului cu diversitatea generării? Raportați stabilitatea regiunii protejate împreună cu libertatea din regiunea editabilă și unicitatea candidaților. Copierea intrării poate maximiza stabilitatea fără niciun progres în îndeplinirea sarcinii; rescrierea neîngrădită poate maximiza schimbarea, distrugând în același timp localitatea. [Consultați dovezile delimitate privind stabilitatea și libertatea](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#evidence) .
4. Prin ce diferă editarea localizată a codului, generarea constrânsă și repararea programelor? Editarea localizată pune accentul pe ceea ce trebuie să rămână neschimbat, generarea constrânsă impune o proprietate formală a ieșirii, precum apartenența la o gramatică, iar repararea programelor presupune ca modificarea să satisfacă specificația unui defect sau a unei sarcini. Sintaxa, de una singură, nu demonstrează echivalența semantică, corectitudinea funcțională, reușita sarcinii sau localitatea. [Comparați cele trei obiective](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#comparison) .
5. Cum pot fi regenerate anumite părți ale unei funcții Python, menținând stabil restul acesteia? Definiți înaintea generării regiunile protejate și editabile, modificați numai reprezentarea editabilă, decodificați și respingeți candidații care alterează codul protejat ori nu satisfac sintaxa, testele, verificările statice sau invariantele specifice sarcinii. Experimentul raportat cu variabile latente ierarhice măsoară stabilitatea probabilistică pe funcții de 64 de tokenuri; acesta nu garantează intervale sau comportamente nemodificate. [Inspectați fluxul de regenerare selectivă](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#workflow) .
6. Ce strategie de control este adecvată refactorizării asistate de IA cu păstrarea comportamentului? Utilizați modelul pentru a identifica sau propune o transformare, apoi, atunci când este posibil, executați-o cu un motor de refactorizare de încredere și verificați compilarea, testele, analizele statice și refactorizarea vizată. Un patch generat care pare plauzibil nu constituie o dovadă suficientă. [Deschideți rândul decizional privind refactorizarea](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#control-surface) .
7. Ce face ca generarea de cod să fie predictibilă, nu doar controlabilă? Formulați un contract observabil de păstrare și verificările de acceptare înainte de a alege generatorul. Predictibilitatea depinde de ceea ce rămâne stabil după decodare și verificare, nu doar de fixarea unui prompt, a unei măști, a unei gramatici sau a unui cod latent. [Definiți contractul de conservare](https://aogavrilov.com/ro/projects/discrete-latent-generation/#core-idea) .
8. Cum s-au comparat difuzia mascată în spațiul codurilor și cea în spațiul tokenurilor în experimentul textual raportat? Conform aceluiași evaluator extern, MDLM din spațiul codurilor a avut o perplexitate mediană de 26.55, față de 38.42 pentru reperul din spațiul tokenilor, ceea ce reprezintă o reducere de 30.9%. Mediana reconstrucției prin codec era deja 27.36, astfel încât rezultatul trebuie interpretat împreună cu blocajul de reconstrucție. [Inspectați valorile raportate pentru fiecare etapă](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
9. Cum trebuie comparate difuzia mascată în spațiul codurilor și cea în spațiul tokenurilor atunci când codecul este cu pierderi? Utilizați aceleași eșantioane de test păstrate separat și același evaluator al textului decodificat pentru originale, reconstrucții prin codec, rezultate din spațiul tokenilor și rezultate din spațiul codurilor. Raportați separat diferența de reconstrucție, deoarece un generator latent mai performant nu poate recupera informațiile deja eliminate de codec. [Comparați etapele folosind același evaluator](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#code-space-vs-token-space) .
10. Cum poate fi diagnosticată pierderea calității într-un generator de text cu două etape? Măsurați mai întâi decalajul dintre original și reconstrucție, apoi pe cel dintre reconstrucție și generare, folosind același evaluator neschimbat al textului decodificat. Astfel se separă plafonul de calitate impus de codec de degradarea suplimentară introdusă de generarea latentă. [Urmați diagnosticul în patru puncte de control](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#workflow) .
11. Când se poate întâmpla ca metrici mai bune în spațiul latent să nu îmbunătățească rezultatul decodificat? Un indicator surogat din spațiul latent se poate îmbunătăți fără să reflecte proprietatea de interes din aval. Verificați transferul prin decodificarea unor ieșiri comparabile și evaluarea lor cu aceleași metrici finale; în caz contrar, geometria și gradul de utilizare a dicționarului de coduri rămân indicii diagnostice, nu dovezi ale unei creșteri a calității textului. [Utilizați diagnosticul transferului indicatorilor indirecți](https://aogavrilov.com/ro/projects/codec-bottleneck-diagnosis/#decision-table) .

## Două instantanee cu domeniu probator delimitat

Aceste valori indică ceea ce s-a măsurat; ele nu reprezintă garanții universale ale modelului.

### Diagnosticarea comprimării

Într-o configurație TinyStories 64-la-16, perplexitatea mediană a crescut de la **15.17** pentru textul-sursă la **27.36** după reconstrucție. MDLM în spațiul codurilor a atins **26.55** față de **38.42** pentru nivelul de referință din spațiul tokenurilor, cu același evaluator extern.

### Control inspectabil al editării

Într-o configurație cu funcții Python de 64 de tokenuri, blocarea a patru coduri de nivel superior a mărit rata de analizare de la **0.453** către **0.591** , în timp ce pozițiile deblocate s-au modificat în proporție de **0.936** iar eșantioanele condiționate au rămas **0.998** unic.

## Ce nu susține această hartă

Experimentele publicate nu stabilesc conservarea exactă a AST, echivalența semantică, corectitudinea funcțională, repararea la scara depozitelor sau o ordine universală a blocajelor codecului și generatorului. Ghidurile transformă dovezile delimitate în proceduri reutilizabile de diagnosticare; fiecare sistem nou necesită în continuare propria validare a ieșirii decodate și a comportamentului.