Actegories, Copowers, and Higher-Order Message Passing Semantics
이 논문은 닫힌 대칭적 설정을 넘어 비닫힌 비대칭 모노이달 베이스로 일반화하여 오른쪽 액터고리와 오른쪽 풍부화된 코파워 범주 사이의 동치를 증명함으로써, CaMPL 언어에서 선형 자원의 재사용 한계를 극복하고 고차 프로세스를 지원할 수 있는 수학적 기반을 제시합니다.
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cs.PL
27 편의 논문
Floating-Point Usage on GitHub: A Large-Scale Study of Statically Typed Languages
이 논문은 정적 타입 언어로 작성된 수백만 개의 GitHub 저장소를 대규모로 분석하여 실제 세계의 부동소수점 연산 사용 패턴을 규명하고, 기존 벤치마크의 대표성을 평가하며 1,000 만 개의 실제 부동소수점 함수 데이터셋을 공개함으로써 향후 부동소수점 자동 추론 기술 개발에 기여합니다.
Turn: A Language for Agentic Computation
이 논문은 LLM 추론을 타입 안전성, 신뢰성, 격리된 컨텍스트, 자격 증명 보호, 컴파일 시 스키마 바인딩을 보장하는 언어 수준 원시 기능으로 통합하여 자율적 에이전트 소프트웨어를 위한 컴파일된 액터 기반 프로그래밍 언어 'Turn'을 제안합니다.
Arbiter: Detecting Interference in LLM Agent System Prompts
이 논문은 LLM 기반 코딩 에이전트의 시스템 프롬프트 간섭 패턴을 탐지하기 위해 공식 평가 규칙과 다중 모델 스캐닝을 결합한 'Arbiter' 프레임워크를 제안하고, 주요 벤더들의 프롬프트에서 다양한 취약점을 발견하며 프롬프트 아키텍처와 실패 유형 간의 상관관계를 규명했습니다.
Idempotent Slices with Applications to Code-Size Reduction
이 논문은 일반 제어 흐름 그래프에 적용 가능한 건전하고 효율적인 GSA 기반 멱등성 역 슬라이스 추출 알고리즘을 제안하고, 이를 활용하여 비연속 명령어들을 병합하는 희소 코드 크기 축소 최적화 기법을 통해 특정 벤치마크에서 최대 7.24% 의 코드 크기 감소를 달성함을 보여줍니다.
vLLM Hook v0: A Plug-in for Programming Model Internals on vLLM
이 논문은 vLLM 의 내부 상태를 프로그래밍할 수 있게 하여 적대적 프롬프트 탐지, 향상된 RAG, 활성화 조향 등 다양한 테스트 시간 모델 정렬 및 개선 기법을 가능하게 하는 오픈소스 플러그인 'vLLM Hook'을 제안합니다.
Mining Beyond the Bools: Learning Data Transformations and Temporal Specifications
이 논문은 시맨틱 가이드드 합성 (SyGuS) 과 TSL논리를 활용하여 기존 부울 추상화의 한계를 넘어 데이터 변환과 시간적 명세를 동시에 학습하는 새로운 마이닝 기법을 제안하며, 이를 통해 OpenAI-Gymnasium 환경에서 기존 수동 학습 베이스라인보다 훨씬 강력한 성능과 샘플 효율성을 입증했습니다.
PolyBlocks: A Compiler Infrastructure for AI Chips and Programming Frameworks
이 논문은 MLIR 기반의 모듈형 컴파일러 인프라인 PolyBlocks 를 제안하여, 분석적 비용 모델과 휴리스틱을 활용한 자동 최적화를 통해 PyTorch 와 JAX 에서 Torch Inductor 나 XLA 와 경쟁력 있는 성능을 달성하고 새로운 AI 칩으로의 이식을 용이하게 한다는 내용을 담고 있습니다.
From State Changes to Creative Decisions: Documenting and Interpreting Traces Across Creative Domains
이 논문은 생성형 AI, 시각화 저작, 프로그래밍 환경 등 다양한 창의적 분야에서 단순한 상태 변화 기록을 넘어 의도와 구조를 반영하는 고수준 창의적 행위를 포착하고 해석하기 위한 세 가지 상보적인 접근법을 제시합니다.
EAGLE-Pangu: Accelerator-Safe Tree Speculative Decoding on Ascend NPUs
이 논문은 Ascend NPU 환경에서 Pangu 모델을 기반으로 EAGLE-3 스타일의 트리 구조 예측 디코딩을 이식하여, 캐시 관리 및 텐서화 최적화를 통해 추론 처리량을 평균 1.27 배, 최대 2.46 배까지 향상시킨 'EAGLE-Pangu' 시스템을 제안합니다.
Towards a Higher-Order Mathematical Operational Semantics
이 논문은 Turi 와 Plotkin 의 이대수적 GSOS 프레임워크를 고차 언어로 확장하여, 특정 동자연 변환인 '지시적 고차 GSOS 법칙'을 통해 고차 언어의 연산적 의미론을 정의하고 SKI 계산 및 -계산의 합성성 결과를 도출하는 이론을 제시합니다.
VyZX: Formal Verification of a Graphical Quantum Language
이 논문은 범주론적 정의에서 자연스럽게 유도된 귀납적 그래프 구조를 활용하여 양자 계산의 그래픽 언어인 ZX-칼큘러스의 재작성 규칙에 대한 정합성을 검증하고 시각적 디버깅 도구를 제공하는 'VyZX'라는 검증된 라이브러리를 제안합니다.
Getting Python Types Right with RightTyper
이 논문은 정적 분석과 실제 실행 관찰을 결합한 하이브리드 방식인 RightTyper 를 통해 기존 자동 타입 추론 방법들의 한계를 극복하고, 27% 의 낮은 런타임 오버헤드로만 정확하고 정밀한 파이썬 타입 어노테이션을 생성하는 기술을 제안합니다.
Fully Symbolic Analysis of Loop Locality: Using Imaginary Reuse to Infer Real Performance
이 논문은 루프 중첩의 지역성을 이차 및 역수 다항식으로 유도하는 완전한 기호 분석 이론과 컴파일러 지원을 제시하여, 다양한 입력 크기와 캐시 구성에 대해 99.6% 의 정확도로 캐시 미스 횟수를 밀리초 단위로 예측할 수 있음을 입증했습니다.
Category Theory for Programming
이 논문은 함수형 프로그래밍의 데이터 타입과 재귀 함수를 설명하는 초기 대수, 그리고 효과 처리를 위한 모나드 등 카테고리 이론의 핵심 개념을 문제와 해답을 포함하여 간략히 소개합니다.
Linear Layouts: Robust Code Generation of Efficient Tensor Computation Using
이 논문은 텐서 레이아웃을 위의 선형 대수로 모델링하는 'Linear Layouts'를 제안하여 기존 방식의 비효율성과 복잡성을 해결하고 Triton 컴파일러의 성능과 유지보수성을 대폭 향상시켰음을 보여줍니다.
Formally Verified Linear-Time Invertible Lexing
이 논문은 Stainless 검증기를 사용하여 구현된 ZipLex 프레임워크를 소개하며, 이는 정규식과 최장 일치 semantics 를 충족할 뿐만 아니라 토큰 시퀀스의 역변환 (invertibility) 을 보장하고 검증된 메모이제이션을 통해 Flex 방식의 2 차 시간 복잡도 문제를 해결하는 선형 시간 성능을 달성합니다.
Hybrid Structured Editing: Structures for Tools, Text for Users
이 논문은 도구 개발자에게 구조적 보장을 제공하면서 사용자에게는 친숙한 텍스트 편집 인터페이스를 유지하는 '하이브리드 구조적 편집' 방식을 제안하여, 코드 구조를 기반으로 한 도구와 텍스트 소스 간의 긴밀한 통합을 가능하게 함으로써 프로그래밍 환경의 확장을 안전하게 지원합니다.
Pitfalls in VM Implementation on CHERI: Lessons from Porting CRuby
이 논문은 C 언어의 정의되지 않은 동작에 대한 기존 가정이 CHERI 의 엄격한 메모리 안전 모델과 충돌하여 가상 머신 (VM) 구현에 발생하는 함정을 CRuby 포팅 사례를 통해 분석하고, 이를 해결하기 위한 우회 방법과 그 영향을 제시합니다.
Evaluating LLMs in the Context of a Functional Programming Course: A Comprehensive Study
이 논문은 OCaml 과 같은 저자원 프로그래밍 언어를 가르치는 기능적 프로그래밍 과정에서 9 가지 최신 LLM 의 능력을 평가하기 위해 CodeGen, Repair, Explain 의 세 가지 벤치마크를 구축하고, LLM 이 문법 및 타입 오류 수정과 기본 개념 설명에는 효과적이지만 저자원 환경에서는 고자원 언어에 비해 과제를 해결하는 능력이 제한적임을 보여주었습니다.