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这篇论文介绍了一种新颖的[[程序合成]]方法，该方法将复杂的功能任务分解为更简单的[[关系合成]]子任务。作者使用现成的[[归纳逻辑编程]]（Inductive Logic Programming, ILP）系统，在三个具有挑战性的数据集上展示了这种方法的有效性。实验结果表明：(i) [[关系表示]]可以优于[[功能表示]]，(ii) 带有关系编码的现成ILP系统可以胜过特定领域的解决方案。
# '''引言'''：
#* 程序合成的目标是基于一组输入输出示例自动生成计算机程序。作者指出，传统的程序合成方法在处理需要长序列函数的程序时存在局限性，因此提出了一种将复杂功能合成任务分解为关系合成子任务的方法。
# '''相关工作'''：
#* 论文回顾了程序合成领域的相关工作，包括[[演绎程序合成]]、[[归纳程序合成]]、[[大型语言模型]]（LLMs）以及特定领域的程序合成方法。作者强调了他们的方法与现有方法的不同之处，尤其是在关系逻辑程序的表示和学习方面。
# '''问题设置'''：
#* 作者详细描述了程序合成的问题设置，包括定义了合成任务、ILP问题和[[关系分解函数]]。这些定义为后续的实验和评估奠定了基础。
# '''评估'''：
#* 为了验证关系表示的有效性，作者设计了一系列实验，比较了关系表示与标准的状态/功能表示，并评估了通用ILP系统与特定领域方法的性能。实验使用了包括[[1D-ARC]]、[[ARC]]和[[列表函数]]在内的多个数据集。
# '''结果'''：
#* 实验结果显示，关系表示在所有测试领域和所有最大学习时间内一致性地优于功能表示。此外，使用关系表示的通用ILP系统在两个数据集上胜过了特定领域的解决方案。
# '''结论与局限性'''：
#* 作者总结了他们的方法在[[图像推理]]和列表函数任务上显著优于标准功能方法，并指出了他们方法的局限性，包括使用的简单偏差可能限制了某些任务的性能。作者提出未来的工作可以扩展偏差，以包含更通用的概念，如计数，并提到他们的方法与ILP系统的选择无关，因此可以利用ILP领域的任何进展。