Отказ кодека или генератора?
Раздвојте губитак реконструкције од губитка при латентном генерисању пре него што рачунарске ресурсе утрошите на погрешну фазу.
Отвори дијагностички водичAlexey Gavrilov
Истраживач у области машинског учењаITMO University
Истраживање које остаје проверљиво.
Истражујем како репрезентације, компресија и управљивост обликују квалитет генерисаног текста и кода.
Правци истраживања
Локализовано и предвидљиво уређивање кода
Спречите преписивање целих функција поређењем селективног поновног генерисања, генерисања уз ограничења и рефакторисања уз помоћ вештачке интелигенције у оквиру изричитог уговора о очувању.
Истражите пројекатПрегледајте 5 усмерених истраживачких питања
- Како треба поредити језичко моделовање маскираном дискретном дифузијом у простору кодова и у простору токена?
- Како генеративни модел може да измени код а да не препише целу функцију?
- Шта ограничено генерисање кода гарантује у току софтверског инжењерства?
- Који су методи и докази важни за рефакторисање уз помоћ вештачке интелигенције и очување понашања?
- Шта генерисање кода чини предвидљивим, а не само управљивим?
Истакнута истраживања
Дијагностичка методологија
Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization
Где се нарушава квалитет при генерисању компримованог кратког текста: фазна локализација уских грла
Раздвајање отказа кодека од отказа латентног генерисања при генерисању компримованог кратког текста.
Остала истраживања
Прегледајте све публикацијеInspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration
Проверљиво управљање регенерисањем софтвера уз очување структуре