WikiEdge:ArXiv速遞/2025-05-23

摘要

• 原文標題：Gradient-Based Program Repair: Fixing Bugs in Continuous Program Spaces
• 中文標題：基於梯度的程序修復：在連續程序空間中修復錯誤
• 發布日期：2025-05-23 10:12:09+00:00
• 作者：André Silva, Gustav Thorén, Martin Monperrus
• 分類：cs.PL, cs.LG, cs.SE
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2505.17703v1

中文摘要：自動程序修復旨在從有缺陷的程序中生成正確代碼，現有方法大多在原始碼符號標記的離散空間中進行正確程序搜索。這種符號搜索的根本局限在於無法直接推理程序行為。我們提出基於梯度的程序修復（GBPR），該新範式將程序修復重構為可微分數值程序空間中的連續優化問題。核心思路是將符號程序編譯為可微分數值表示，從而直接在數值程序空間中基於程序行為指導搜索。為評估GBPR，我們構建了RaspBugs基準集——包含1,466個有缺陷的符號RASP程序及其對應數值表示。實驗表明，GBPR能通過在數值程序空間中進行梯度優化有效修復符號程序，並呈現可信的修復軌跡。據我們所知，這是首次將程序修復表述為數值程序空間中的連續優化問題。本研究為程序修復開闢了新方向，連接了兩個豐富領域：連續優化與程序行為。

摘要

• 原文標題：Minimax Rate-Optimal Algorithms for High-Dimensional Stochastic Linear Bandits
• 中文標題：高維隨機線性老虎機問題的最小最大率最優算法
• 發布日期：2025-05-23 02:20:00+00:00
• 作者：Jingyu Liu, Yanglei Song
• 分類：math.ST, stat.ML, stat.TH
• 原文連結：http://arxiv.org/abs/2505.17400v1

中文摘要：摘要：我們研究了具有多個臂的隨機線性老虎機問題，該問題跨越T輪次，其中協變量維度d可能超過T，但每個臂特定的參數向量是s-稀疏的。我們首先分析了單臂設置下的序列估計問題，重點關注累積均方誤差。研究表明，Lasso估計器在序列設置中具有可證明的次優性，表現出對d和T的次優依賴，而閾值Lasso估計器——通過將最小二乘法應用於由初始Lasso估計器閾值選擇的支持集獲得——達到了極小極大率。基於這些見解，我們考慮了完整的線性上下文老虎機問題，並提出了一種三階段臂選擇算法，該算法使用閾值Lasso作為主要估計方法。我們推導出階數為s(log s)(log d + log T)的累積遺憾上界，並建立了一個匹配的下界，最多相差一個log s因子，從而將極小極大遺憾率刻畫到s的對數項。此外，當從遺憾中排除一個短的初始周期時，所提出的算法實現了精確的極小極大最優性。