Jan, 2018

深度强化学习用于编程语言纠错

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TL;DR针对初学者编程者在编程语言上的困惑，通过一种新颖的基于强化学习的编程语言纠错框架，利用专家演示以及自我探索等方式进行训练提升，使得其对有错误的程序进行更好的修复，相对于最先进的工具 DeepFix 在修复错误和更多的编译器错误信息上提高了 14% 和 29%
发现论文，激发创造
  • 使用循环神经网络自动纠正编程作业中的语法错误

    使用递归神经网络 (RNNs) 生成自动化反馈以修复编程任务中的语法错误，可以完全修复 31.69% 的提交并部分修正 6.39% 的提交。

    Mar, 2016

  • 通过从文本的迁移学习进行深度强化学习的人类指令遵循

    通过使用预先训练的文本语言模型（BERT），我们提出了一种简单的方法来训练使用深度 RL 的指令跟踪代理，以适应自然人指令，从而在人类给出自然指令的情况下，实现从合成模板命令到指令的零 - shot 传输。

    May, 2020

  • 针对初级编程任务的自动反馈生成

    我们提出了一种自动为入门编程问题提供反馈的新方法，该方法利用参考实现的任务和由可能制造的错误组成的错误模型。

    Apr, 2012

  • 利用增强学习和语义奖励的 LLM 驱动代码漏洞修复

    我们引入了一种多用途的代码漏洞分析系统 SecRepair，由一个大型语言模型 CodeGen2 提供支持，帮助开发人员识别和生成修复后的代码，并附带一个完整的漏洞描述和代码评论。我们的创新方法利用增强学习范式来生成由语义奖励机制增强的代码评论。研究结果强调，将增强学习与语义奖励结合起来，提高了模型在处理代码漏洞方面的能力和效果。

    Jan, 2024

  • DeepCoder: 学习编写程序

    本文研究了使用深度学习解决编程竞赛问题的方法，首先使用神经网络预测输入输出之间的关系，然后结合搜索技术和 SMT 求解器进一步优化，实验证明该方法可显著提高效率和解决程度。

    Nov, 2016

  • 喊叫您的机器人：从语言纠正中实时改进

    通过语言反馈不断改进高层策略，使机器人在复杂的、需要长程规划的任务中表现得更加出色，无需额外的远程操作。

    Mar, 2024

  • 基于图形的自监督程序修复技术，利用诊断反馈

    本文提出了一种基于程序 -- 反馈图的图神经网络及一种用非监督学习方法构建大量程序修复样例的自监督学习范式。最终应用的 DrRepair 算法在两个应用领域上都取得了比之前的工作更好的修复效果。

    May, 2020

  • 利用语法和强化学习进行神经程序合成

    本文提出了两种新的方法来解决程序合成中的限制，分别通过增加语义正确生成的概率和语法正确的程序的概率来解决。

    May, 2018

  • 用自然语言反馈纠正机器人计划

    本文探讨了将自然语言应用于机器人校正的方式，阐述了从自然语言句子到代价函数变换的映射方法，以及该方法如何通过多种方式对机器人进行校正，进而解决规划任务失败的问题，该方法已在模拟环境和真实环境中得到了验证。

    Apr, 2022

  • 基于深度强化学习的执行代码生成

    利用深度强化学习算法的 PPOCoder 框架，将预训练编程语言模型与外部执行反馈相结合，用于自动化代码生成任务，并在多项实验中展示了其在编译成功率和语法正确性方面的显著效果。

    Jan, 2023