Actegories, Copowers, and Higher-Order Message Passing Semantics

Dieser Artikel erweitert die Äquivalenz zwischen rechten Aktoritäten mit Hom-Objekten und rechten, mit Kopotenzen ausgestatteten, angereicherten Kategorien auf nicht-kommutative und nicht-abgeschlossene monoidale Basen, um die Semantik höherordniger Nachrichtenübermittlung in der concurrenten Sprache CaMPL zu ermöglichen, bei der Prozesse als sequenzielle Daten weitergegeben werden müssen, um die lineare Einschränkung der Duplizierung von Ressourcen zu umgehen.

Robin Cockett (University of Calgary), Melika Norouzbeygi (University of Calgary)Wed, 11 Ma💻 cs

Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages

Diese Studie analysiert erstmals in großem Maßstab die Verwendung von Gleitkommaarithmetik in öffentlich zugänglichen GitHub-Repositories statisch typisierter Sprachen, um durch die Veröffentlichung eines Datensatzes mit 10 Millionen Funktionen und den Vergleich mit bestehenden Benchmarks die Lücke zwischen theoretischen Forschungsansätzen und realer Praxis zu schließen.

Andrea Gilot, Tobias Wrigstad, Eva DarulovaWed, 11 Ma💻 cs

Idempotent Slices with Applications to Code-Size Reduction

Dieses Papier formalisiert den Begriff der idempotenten Rückwärtsschnitte, stellt einen korrekten und effizienten Algorithmus zu deren Extraktion in GSA-Form vor und demonstriert deren praktische Anwendung zur sparsamen Reduzierung des Code-Umfangs durch das Zusammenführen nicht-contiguierender Anweisungsfolgen.

Rafael Alvarenga de Azevedo, Daniel Augusto Costa de Sa, Rodrigo Caetano Rocha, Fernando Magno Quintão PereiraWed, 11 Ma💻 cs

Mining Beyond the Bools: Learning Data Transformations and Temporal Specifications

Diese Arbeit erweitert das Mining von Spezifikationen aus Ausführungsstraces über reine Boolesche Abstraktionen hinaus, indem sie Syntax-gesteuerte Synthese mit der temporalen Logik TSLf_f kombiniert, um datenbewusste Transformationen und Spezifikationen zu lernen und damit das passive Lernen von reaktiven Programmen in puncto Robustheit und Sample-Effizienz signifikant zu verbessern.

Sam Nicholas Kouteili, William Fishell, Christian Scaff, Mark Santolucito, Ruzica PiskacTue, 10 Ma💻 cs

Linear Layouts: Robust Code Generation of Efficient Tensor Computation Using F2\mathbb{F}_2

Die Arbeit stellt „Linear Layouts" vor, einen neuartigen Ansatz zur effizienten Generierung von Tensor-Berechnungen, der Tensor-Layouts mithilfe linearer Algebra über F2\mathbb{F}_2 modelliert, um eine generische Definition und Konvertierung zu ermöglichen, den Engineering-Aufwand zu reduzieren und die Leistung von Triton-Operatoren zu optimieren.

Keren Zhou, Mario Lezcano, Adam Goucher, Akhmed Rakhmati, Jeff Niu, Justin Lebar, Pawel Szczerbuk, Peter Bell, Phil Tillet, Thomas Raoux, Zahi MoudallalMon, 09 Ma💻 cs

Hybrid Structured Editing: Structures for Tools, Text for Users

Der Artikel stellt „Hybrid Structured Editing" vor, einen Ansatz, der Tool-Entwicklern strukturelle Garantien für die Code-Analyse bietet, während Benutzern gleichzeitig eine vertraute und konsistente Textbearbeitungsschnittstelle erhalten bleibt.

Tom Beckmann (Hasso Plattner Institute, Germany / University of Potsdam, Germany), Christoph Thiede (Hasso Plattner Institute, Germany / University of Potsdam, Germany), Jens Lincke (Hasso Plattner Institute, Germany / University of Potsdam, Germany), Robert Hirschfeld (Hasso Plattner Institute, Germany / University of Potsdam, Germany)Mon, 09 Ma💻 cs

Evaluating LLMs in the Context of a Functional Programming Course: A Comprehensive Study

Diese Studie bewertet die Leistungsfähigkeit von neun fortschrittlichen Large-Language-Modellen im Kontext eines funktionalen Programmierkurses mit der Low-Resource-Sprache OCaml, indem sie drei neue Benchmarks für Codegenerierung, -korrektur und -erklärung nutzt und feststellt, dass die besten Modelle zwar effektiv sind, aber im Vergleich zu Hochressourcen-Sprachen wie Python oder Java weniger Hausaufgaben lösen können.

Yihan Zhang (McGill University, Canada), Brigitte Pientka (McGill University, Canada), Xujie Si (University of Toronto, USA)Mon, 09 Ma💻 cs