โคเดกหรือตัวสร้างล้มเหลว
แยกการสูญเสียจากการสร้างคืนออกจากการสูญเสียจากการสร้างในปริภูมิแฝง ก่อนใช้ทรัพยากรประมวลผลไปกับขั้นตอนที่ไม่ถูกต้อง
เปิดคู่มือการวินิจฉัยAlexey Gavrilov
นักวิจัยด้านการเรียนรู้ของเครื่องITMO University
งานวิจัย ยังตรวจสอบได้เสมอ
ผมศึกษาว่ารูปแบบการแทนค่า การบีบอัด และความสามารถในการควบคุม ส่งผลต่อคุณภาพของข้อความและโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างไร
ทิศทางการวิจัย
การแก้ไขโค้ดเฉพาะส่วนที่คาดการณ์ได้
ป้องกันการเขียนฟังก์ชันใหม่ทั้งชุดด้วยการเปรียบเทียบการสร้างใหม่แบบเลือกเฉพาะส่วน การสร้างภายใต้ข้อจำกัด และการปรับโครงสร้างโค้ดด้วย AI ภายใต้ข้อตกลงการคงรักษาที่ชัดเจน
สำรวจโครงการดูคำถามวิจัยเฉพาะประเด็น 5 ข้อ
- ควรเปรียบเทียบการจำลองภาษาแบบการแพร่ชนิดปิดบังในปริภูมิโค้ดกับในปริภูมิโทเคนอย่างไร
- แบบจำลองเชิงกำเนิดจะแก้ไขโค้ดโดยไม่เขียนทั้งฟังก์ชันขึ้นใหม่ได้อย่างไร
- การสร้างโค้ดแบบมีข้อจำกัดรับประกันสิ่งใดในกระบวนงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์
- วิธีการและหลักฐานใดสำคัญต่อการปรับโครงสร้างโค้ดโดยคงพฤติกรรมด้วยความช่วยเหลือของ AI
- สิ่งใดทำให้การสร้างโค้ดคาดการณ์ได้ แทนที่จะเพียงควบคุมได้
งานวิจัยเด่น
ระเบียบวิธีการวินิจฉัย
Where Quality Breaks in Compressed Short-Text Generation: Staged Bottleneck Localization
จุดที่คุณภาพลดลงในการสร้างข้อความสั้นแบบบีบอัด: การระบุคอขวดเป็นลำดับขั้น
การแยกความล้มเหลวของโคเดกออกจากความล้มเหลวของการสร้างในปริภูมิแฝง สำหรับการสร้างข้อความสั้นแบบบีบอัด
งานวิจัยอื่น
ดูผลงานตีพิมพ์ทั้งหมดInspectable Control for Structure-Preserving Software Regeneration
การควบคุมที่ตรวจสอบได้สำหรับการสร้างซอฟต์แวร์ขึ้นใหม่โดยคงโครงสร้าง