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Intent Contrast Assembly
파일 이름에서 접미사를 남길 때도 있고, 지울 때도 있습니다. 재시도 여부를 계산한 대로 쓸 수도 있고, 이번 작업에서는 아예 끄고 싶을 수도 있습니다. Gooo의 선택지가 같아도 요구가 달라지면 조립 결과도 달라져야 합니다.
2026-10-08 실험에서는 파일명 처리·정수 나눗셈·재시도 판단의 세 필드에 이런 요구를 주었습니다. 필드마다 두 가지 동작을 요청해 프로그램별로 여덟 정책을 만듭니다. 여덟 후보 배치와 한국어·영어·혼합 표현을 합쳐 576행입니다. 세 프로그램에서 나온 변형이며, 독립 프로그램 수는 세 개로 유지합니다.
코드 본문과 후보식을 유지한 채 요구 문장과 기대값을 바꿉니다. 독립 Go 함수가 기대값을 계산하고, Gooo 컴파일러가 후보를 실행해 그 동작을 만드는 선택을 기록합니다. 모델용 그래프는 후보를 검사하기 전에 소스만 읽어 만들었습니다.
| 입력 | 서로 다른 전체 배열 | 같은 배열에 하나의 답을 고를 때 가능한 최대 충족 행 |
|---|---|---|
| 코드 그래프 + 요구 | 576 | 576/576 |
| 같은 그래프 + 요구를 같은 문자열로 치환 | 24 | 72/576 (12.5%) |
요구를 지운 각 그룹에는 정답 여덟 가지가 각각 세 번씩 들어 있습니다. 코드 위치만 외워서는 모든 요구를 맞힐 수 없도록 구성한 것입니다. 위 표는 실제 모델 정답률을 나타내지 않습니다. 새 모델 학습 전에 표현과 자료 구성을 확인한 관측입니다.
Gooo로 작성한 평가 함수도 이 수치를 읽습니다. 원래 입력에는 실제 선택기를 평가하라는
evaluate-chooser, 요구를 지운 입력에는 필요한 구분을 보존하라는
preserve-distinguishing-source-facts를 반환했습니다.
각 프로그램의 여덟 정책을 실제로 조립하고 별도 입력을 넣었습니다. 이 실행은 혼합 표현, 고정 배치 한 가지를 사용합니다. 파일명 40/40, 나눗셈 40/40, 재시도 48/48로 총 128/128 결과를 충족했습니다. 저장한 조립도 같은 128/128을 반환했습니다. 16개의 고유 입력을 여덟 정책에 재사용했으며 반복 횟수를 고유 입력 수로 세지 않습니다. 큰 정수, 한글·이모지의 바이트 길이, 시간 상한과 중단 사유를 포함합니다.
수집기는 실제 입력·출력을 다시 비교하고 출처와 선택을 확인합니다. 기대값을 만들 때 사용한 Go 함수와 실제 네이티브 결과를 대조하며 정수의 정밀도를 유지합니다. 전 과정의 새 모델 호출은 0회입니다.
로컬 전체 race·정적 검사와 PR·브랜치 CI를 통과해 작업장 main 145922bf에 병합했습니다.
CI 원본을 내려받아 해시를 확인하고, 두 입력의 전체 배열 그룹·레이블 분포·Gooo 판단이
로컬과 같은지 비교했습니다. CI의 Gooo 평가 프로그램은 기존 고정 버전 0.6.8로 실행했습니다.
576개 소스를 새로 수집하거나 24개 변형을 그 CI에서 다시 네이티브 실행한 것으로 세지 않습니다.
CI 원본과 병합 기록.
한 프로그램의 모든 배치·요구·번역을 함께 묶습니다. 두 프로그램 384행으로 학습하고 남은 프로그램 192행으로 평가하는 세 분할을 계획했습니다. 같은 코드의 번역을 학습과 평가 양쪽에 섞으면 새 프로그램에서의 판단을 보기 어렵기 때문입니다.
첫 선택의 정답률, 시도 예산 안의 완성도, 필드별 결과, 요구를 바꿨을 때 선택도 바뀌는지를 따로 측정합니다. 현재 문장들은 직접 작성한 세 가지 표현이므로 새로운 한글·영문 문구는 추가로 관측할 과제입니다. 이 입력 관측에 이어 첫 그래프 모델 학습을 완료했습니다. 프로그램 제외 평가와 실제 조립의 부분 충족을 함께 공개합니다.
실험 PR · 원본·재현 명령 · 모델에게 계산 과정 전달하기.