La edición de código sintácticamente válida para la síntesis neural de programas es una técnica pensada para superar las limitaciones de los enfoques autoregresivos estándar, permitiendo al modelo realizar cambios dirigidos y gramaticalmente correctos en el código fuente. En lugar de generar secuencias de texto sin restricciones, este método incorpora conocimiento de la sintaxis y la semántica del lenguaje objetivo para proponer ediciones que mantienen la integridad del árbol sintáctico y reducen errores de compilación.
El enfoque combina análisis de árboles de sintaxis abstracta AST, decodificación condicionada y validación semántica en línea. Al operar sobre nodos del AST en lugar de caracteres o tokens planos, el sistema puede aplicar transformaciones precisas como refactorizaciones, correcciones de tipo y optimizaciones, asegurando que cada cambio sea sintácticamente válido antes de integrarlo. Esta estrategia mejora la fiabilidad de la síntesis neural de programas y acelera ciclos de feedback en entornos de desarrollo.
Además, la técnica está diseñada para resolver desafíos comunes de los modelos autoregresivos, como la acumulación de errores y la incoherencia contextual. Mediante ediciones localizadas y verificaciones gramaticales automáticas el modelo realiza cambios dirigidos que conservan la estructura general del programa, lo que facilita la integración en pipelines de CI CD y la automatización de pruebas.
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