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Enregistrement W3017077459 · doi:10.1007/978-3-030-44914-8_6

Concise Read-Only Specifications for Better Synthesis of Programs with Pointers

2020· book-chapter· en· W3017077459 sur OpenAlexaff
Andreea Costea, Amy Zhu, Nadia Polikarpova, Ilya Sergey

Notice bibliographique

RevueLecture notes in computer science · 2020
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesYale-NUS CollegeYale UniversityNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceProgram synthesisCorrectnessHeap (data structure)Programming languageSeparation logicHigh-level synthesisIntuitionTheoretical computer scienceEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In program synthesis there is a well-known trade-off between concise and strong specifications: if a specification is too verbose, it might be harder to write than the program; if it is too weak, the synthesised program might not match the user’s intent. In this work we explore the use of annotations for restricting memory access permissions in program synthesis, and show that they can make specifications much stronger while remaining surprisingly concise. Specifically, we enhance Synthetic Separation Logic (SSL), a framework for synthesis of heap-manipulating programs, with the logical mechanism of read-only borrows. We observe that this minimalistic and conservative SSL extension benefits the synthesis in several ways, making it more (a) expressive (stronger correctness guarantees are achieved with a modest annotation overhead), (b) effective (it produces more concise and easier-to-read programs), (c) efficient (faster synthesis), and (d) robust (synthesis efficiency is less affected by the choice of the search heuristic). We explain the intuition and provide formal treatment for read-only borrows. We substantiate the claims (a)–(d) by describing our quantitative evaluation of the borrowing-aware synthesis implementation on a series of standard benchmark specifications for various heap-manipulating programs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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