T-Rec: Fine-Grained Language-Agnostic Program Reduction Guided by Lexical Syntax
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Program reduction strives to eliminate bug-irrelevant code elements from a bug-triggering program, so that (1) a smaller and more straightforward bug-triggering program can be obtained, (2) and the difference among duplicates (i.e., different programs that trigger the same bug) can be minimized or even eliminated. With such reduction and canonicalization functionality, program reduction facilitates debugging for software, especially language toolchains, such as compilers, interpreters, and debuggers. While many program reduction techniques have been proposed, most of them (especially the language-agnostic ones) overlooked the potential reduction opportunities hidden within tokens. Therefore, their capabilities in terms of reduction and canonicalization are significantly restricted. To fill this gap, we propose \(\mathsf{T}\) - \(\mathsf{Rec}\) , a fine-grained language-agnostic program reduction technique guided by lexical syntax. Instead of treating tokens as atomic and irreducible components, \(\mathsf{T}\) - \(\mathsf{Rec}\) introduces a fine-grained reduction process that leverages the lexical syntax of programming languages to effectively explore the reduction opportunities in tokens. Through comprehensive evaluations with versatile benchmark suites, we demonstrate that \(\mathsf{T}\) - \(\mathsf{Rec}\) significantly improves the reduction and canonicalization capability of two existing language-agnostic program reducers (i.e., Perses and Vulcan). \(\mathsf{T}\) - \(\mathsf{Rec}\) enables Perses and Vulcan to further eliminate 1,294 and 1,315 duplicates in a benchmark suite that contains 3,796 test cases that trigger 46 unique bugs. Additionally, \(\mathsf{T}\) - \(\mathsf{Rec}\) can also reduce up to 65.52% and 53.73% bytes in the results of Perses and Vulcan on our multi-lingual benchmark suite, respectively.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle