Abstracting gradual typing moving forward: precise and space-efficient
Notice bibliographique
Résumé
Abstracting Gradual Typing (AGT) is a systematic approach to designing gradually-typed languages. Languages developed using AGT automatically satisfy the formal semantic criteria for gradual languages identified by Siek et al. Nonetheless, vanilla AGT semantics can still have important shortcomings. First, a gradual language's runtime checks should preserve the space-efficiency guarantees inherent to the underlying static and dynamic languages. To the contrary, the default operational semantics of AGT break proper tail calls. Second, a gradual language's runtime checks should enforce basic modular type-based invariants expected from the static type discipline. To the contrary, the default operational semantics of AGT may fail to enforce some invariants in surprising ways. We demonstrate this in the GTFL ≲ language of Garcia et al. This paper addresses both problems at once by refining the theory underlying AGT's dynamic checks. Garcia et al. observe that AGT involves two abstractions of static types: one for the static semantics and one for the dynamic semantics. We recast the latter as an abstract interpretation of subtyping itself, while gradual types still abstract static types. Then we show how forward-completeness (Giacobazzi and Quintarelli) is key to supporting both space-efficient execution and reliable runtime type enforcement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».