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Enregistrement W4415007091 · doi:10.1145/3763053

Boosting Program Reduction with the Missing Piece of Syntax-Guided Transformations

2025· article· en· W4415007091 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Programming Languages · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDebuggingReduction (mathematics)Boosting (machine learning)Leverage (statistics)Program analysisProgram transformationKey (lock)Abstract syntax treeMinification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Program reduction is a widely used technique in testing and debugging language processors. Given a program that triggers a bug in a language processor, program reduction searches for a canonicalized and minimized program that triggers the same bug, thereby facilitating bug deduplication and simplifying the debugging process. To improve reduction performance without sacrificing generality, prior research has leveraged the formal syntax of the programming language as guidance. Two key syntax-guided transformations—Compatible Substructure Hoisting and Quantified Node Reduction—were introduced to enhance this process. While these transformations have proven effective to some extent, their application excessively prunes the search space, preventing the discovery of many smaller results. Consequently, there remains significant potential for further improvement in overall reduction performance. To this end, we propose a novel syntax-guided transformation named Structure Form Conversion (SFC) to complement the aforementioned two transformations. Building on SFC, we introduce three reduction methods: Smaller Structure Replacement, Identifier Elimination, and Structure Canonicalization, designed to effectively and efficiently leverage SFC for program reduction. By integrating these reduction methods to previous language-agnostic program reducers, Perses and Vulcan, we implement two prototypes named SFC Perses and SFC Vulcan . Extensive evaluations show that SFC Perses and SFC Vulcan significantly outperforms Perses and Vulcan in both minimization and canonicalization. Specifically, compared to Perses, SFC Perses produces programs that are 36.82%, 18.71%, and 41.05% smaller on average on the C, Rust, and SMT-LIBv2 benchmarks at the cost of 3.65×, 16.99×, and 1.42× the time of Perses, respectively. Similarly, SFC Vulcan generates programs that are 14.51%, 7.65%, and 7.66% smaller than those produced by Vulcan at the cost of 1.56×, 2.35×, and 1.42× the execution time of Vulcan. Furthermore, in an experiment with a benchmark suite containing 3,796 C programs that trigger 46 unique bugs, SFC Perses and SFC Vulcan reduce 442 and 435 more duplicates (programs that trigger the same bug) to identical programs than Perses and Vulcan, 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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,278 · 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