扩散模型不仅可以用来生成图像和视频,还可以用来合成新程序。

假设我们给模型一个手绘假设「5」通过不断的突变,可以修改程序,最终获得输出目标图形的程序。
该模型来自加州大学伯克利分校的一个研究团队。他们提出的新程序合成方法使用神经扩散模型直接操作句法树。

作为博士生,论文一 Shreyas Kapur,他的导师是学校的计算机科学教授 Stuart Russell。

首页 2024-07-01 18:33:13

z_t) 为将程序 z_t 随机突变成 z_{t 1} 基于的分布。希望在这里 p_N 突变满足两点:(1) 很小,(2) 句法是有效的 z_{t 1}。

为此,该团队探索了大量基于语法模糊测试的计算机安全文献。为了确保突变很小,他们首先定义了一个函数 σ(z),程序可以给出 z 的「大小」。在实验中,就是将军 CFG 一组端点(terminal)定义为原语。

例如,如果使用它们 CSG2D 上述原语是用语言写的 {Quad, Circle}。当使用这种语言时,团队的做法是让 σ(z) = σ_primitive (z),这可以统计原语的数量。σ(z) 也可包括深度、节点数量等选项。

然后,基于精确的约束条件 σ_min

让给定程序 z 如果发生突变,首先可以在其句法树中产生一个 σ_small 范围内的候选节点集合:
然后从集合中均匀采样一个突变节点:
因为你可以读整个句法树和 CFG,因此,我知道哪些生成规则可以得到 m,并且可以保证句法的有效突变。例如,如果 m 如果是一个值,那么替代它的也应该是一个值。如果 m 它是一种一般子表达式,可以用任何一般子表达式代替。因此,可以采样 m',这是 m 的替代:
策略

前向过程

该团队将程序合成视为一个推理问题。令 p (x

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