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原標題：看張手繪草圖就能合成圖形程序，加州伯克利讓擴散模型掌握新技能
關鍵字：突變,程序,模型,句法,圖像
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
編輯：Panda事實證明，擴散模型不僅能用于生成圖像和視頻，也能用于合成新程序。假設我們給模型一張手繪的「5」狀圖形，它就能通過不斷突變來修改程序，最終得到能輸出目標圖形的程序。該模型來自加州大學伯克利分校的一個研究團隊，他們提出的這種程序合成新方法使用了神經擴散模型來直接操作句法樹。
論文一作為該校博士生 Shreyas Kapur，其導師為該校計算機科學教授 Stuart Russell。論文標題：Diffusion On Syntax Trees For Program Synthesis
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.20519
項目地址：https://tree-diffusion.github.io/
代碼庫：https://github.com/revalo/tree-diffusion
擴散模型之前已經在圖像生成領域取得了巨大成功。而該團隊發現，通過利用擴散機制，可讓模型學會迭代地優化程序，同時確保句法有效性（syntactic validity）。這種新方法的關鍵在于可讓模型觀察程序在每一步的輸出，從而實現有效的調試流程

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文章來源：機器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺