Jun, 2019

使用 REPL 进行程序合成：编写、执行、评估

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TL;DR该论文提出了一种神经程序合成方法，该方法使用读取 - 执行 - 打印循环 (REPL) 集成组件来定位可能程序的搜索空间，并通过训练政策模型和价值函数模型，能够合成文本编辑和 2D、3D 图像程序。
neural program synthesisread-eval-print-looppolicy modelvalue functiontext and graphics program synthesis
发现论文，激发创造
  • 强化学习引导下的程序合成树搜索

    本文提出了一种新的程序合成方法，将寻找最优程序的问题转化为基于强化学习的马尔科夫决策过程， 并将这种方法应用于浮点数 RISC-V 汇编语言的子集上，并结合基于搜索技术的优先搜索树，证明了我们的方法相较于其他基线方法的优越性

    Jun, 2018

  • 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

  • 基于大语言模型的全自动编程

    本文探讨了使用 Large Language Models 进行程序合成时，实现 Synthesize，Execute，Debug 方法的方法，包括替换或修复故障程序，以及不同基于模板和基于模型的提示生成技术，取得了比传统方法更好的表现。

    Apr, 2023

  • 神经程序合成的学习修复：合成、执行和调试

    该研究通过整合不同的神经网络模型，使模型在程序综合问题上表现更出色，并且提出了一个神经程序调试工具，可以通过修改神经网络的生成结果来改善程序效果。

    Jul, 2020

  • 神经程序合成的潜在执行

    该研究文章提出了一种名为 LaSynth 的基于机器学习的程序合成方法，它能够学习潜在的嵌入式表示方法，进而提高下一个输入标记的预测性能，并通过生成随机的程序和 IO 对来进行训练以合成类似于人类编写的简洁 C 代码。该方法表现优异，在简单 C 代码的生成上达到了 55.2% 的准确率，并显著优于现有的无执行器方法。

    Jun, 2021

  • 使用混合抽象语义表示部分程序

    通过神经符号表示以及基于抽象解释衍生的执行模型，我们提供了一种表示部分程序的一般技术。这种技术可以帮助程序综合引擎在寻找程序解决方案时使用更强大的语言结构，从而在给定的搜索预算内更准确地综合程序。

    Dec, 2020

  • 自然语言程序合成

    本论文提出了一个用自然语言输入构造程序合成器的框架，其使用 NLP 特征和关键词编程翻译的排名学习最优权重和分类器来代替学习并使用各种领域特定语言，可以用于编辑、智能教育系统和飞行信息查询等多个领域。通过 1200 多个英语说明，各合成器为 80％和 90％的说明将期望的程序排名为最好的一个和三个。

    Sep, 2015

  • 学习推理程序草图

    本文介绍一种用于程序自动合成的方法，通过结合模式识别和显式推理来解决这些复杂的编程问题，同时使用新颖的中间表示和训练算法，使程序合成系统能够自学，从而在简单的英文描述编程问题数据集上取得了最先进的性能表现。

    Feb, 2019

  • 我说，你验证：朝向值得信赖的神经程序合成

    本文基于大型语言模型，提出了一种改进程序综合器可靠性和总体准确性的方法，通过语言模型自然语言描述求解程序问题，并且学习分析程序和断言的一致性，以判断哪个程序最有可能是正确的，从而通过提供可信的解决方案来改善可靠性

    Sep, 2022

  • 神经符号程序合成

    本文提出了一种 Neuro-Symbolic Program Synthesis 技术，通过计算机程序自动构建特定领域的语言。我们通过使用两种新颖的神经模型，交叉相关的 I/O 网络和递归反向递归神经网络，证明了该方法的有效性。

    Nov, 2016