?
JavaCapsule: Итеративная генерация и отладка Java-кода на основе структурированной обратной связи
С. 73–90.
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л., Кулигин Л. А., Манушкина А. В., Думкин Н. А., Прозорский М. А., Пинигин К. Ю.
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты выполнения тестов и трассировки выполнения. Для обработки сверхдлинного контекста исследуется Ассоциативный рекуррентный трансформер с памятью (Associative Recurrent Memory Transformer, ARMT), демонстрирующий точность извлечения информации до 99% на последовательностях длиной до 1 миллиона токенов. Для корректной оценки разработан JavaBench+ – модернизированный набор задач с устраненными дефектами, предоставляющий расширенный цикл обратной связи. Экспериментальные результаты показывают, что JavaCapsule обеспечивает увеличение качества генерации на 20 процентов по метрике Pass@1 по сравнению с базовой моделью Google Gemma-3-27B-it, а исследование архитектуры ARMT подтверждает возможность эффективной обработки сверхдлинных последовательностей.
Ключевые слова: ассоциативная памятьгенерация кодаязык программирования Javaбольшие языковые моделиинтеллектуальная отладкамодели с длинным контекстомтрансформеры с расширенной памятьюрекуррентный трансформер ARMT
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Солнышкина М. И., Андреева М. И., Гайнутдинова Д. З., Актуальные проблемы филологии и педагогической лингвистики 2026 № 2 С. 53–66
Растущий интерес к российскому образованию, культуре и науке в значительной степени определяет насущную потребность в разработке инструментария подбора учебных текстов по русскому языку как иностранному (РКИ). Цель исследования — разработать алгоритм и инструментарий оценки лексической сложности текста РКИ (по CEFR) с использованием больших языковых моделей (LLM). Исследование выполнено на материале обучающей выборки, включающей стандартизированные лексические ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Солнышкина М. И., Андреева М. И., Русистика 2026 Т. 24 № 1 С. 120–137
Растущий интерес к российскому образованию, культуре и науке в значительной степени определяет насущную потребность в разработке инструментария подбора учебных текстов по русскому языку как иностранному (РКИ). Цель исследования — разработать алгоритм и инструментарий оценки лексической сложности текста РКИ (по CEFR) с использованием больших языковых моделей (LLM). Исследование выполнено на материале обучающей выборки, включающей стандартизированные лексические ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Александров Д. В., Василевский В. И., Резуник Л. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 5 С. 73–90
Ограничения при выполнении задач, требующих точного извлечения информации из сверхдлинных последовательностей, приводят к снижению качества генерации и отладки кода крупных объектно-ориентированных систем, характеризующихся сложными межклассовыми зависимостями и необходимостью анализа длинных трассировок выполнения, превышающих размеры стандартных контекстных окон. Предлагается технология JavaCapsule для генерации и отладки Java-кода, реализующая итеративную отладку на основе структурированной обратной связи, включающей результаты ...
Добавлено: 12 октября 2026 г.
Шерстинова Т. Ю., Урих А. Е., Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Лингвистика и межкультурная коммуникация 2026 Т. 24 № 2 С. 42–54
Цифровые технологии XXI века способствуют формированию новых методологических подходов в гуманитарных науках, включая литературоведение и биографические исследования. Для автоматизации процессов сбора и аннотирования информации все чаще используют большие языковые модели (Large Language Models, LLM), включая ChatGPT. Развитие подобных инструментов стимулирует переход от традиционных методологических подходов, основанных на исключительно ручном аннотировании и экспертной верификации, к гибридным, ...
Добавлено: 28 сентября 2026 г.
Shipovalova L., Asya A. Filatova, Социология власти 2026 Vol. 38 No. 1 P. 224–243
Добавлено: 18 сентября 2026 г.
Карпенко И. А., Человек 2026 Т. 37 № 5 С. 42–58
В статье исследуется вопрос об агентности систем искусственного интеллекта. Предлагается разграничение трёх типов агентности – онтологической, функциональной и приписанной. Центральный тезис заключается в следующем: функциональная агентность является подлинным, а не метафорическим типом, что обосновывается через телеологическую теорию функции и через критику аргумента от деривативной интенциональности. При этом вводится принцип градуализма: вместо бинарной постановки вопроса о ...
Добавлено: 16 сентября 2026 г.
Резуник Л., Александров Д. В., Mikhail Prozorskiy, , in: Intelligent Decision Technologies. Proceedings of the 17th KES-IDT 2025 ConferenceVol. 450.: Cham: Springer, 2026. P. 81–91.
Мультиагентные системы (МАС) могут использовать преимущества больших языковых моделей (БЯМ), но «галлюцинации» могут представлять опасность для процесса принятия решений. В этой статье представлен подход к созданию МАС на основе БЯМ и предложена обобщенная архитектура таких систем. Мы обеспечиваем проведение рассуждений с помощью предикатной логики для минимизации ошибок, а БЯМ используются исключительно для перевода естественного языка ...
Добавлено: 14 сентября 2026 г.
Егорова И. С., Journal of Employment and Career 2025 Vol. 4 No. 4 P. 27–43
Введение. Быстрое распространение больших языковых моделей усилило представ-ление о приближающейся технологической избыточности профессии переводчика. Однако имеющиеся данные распределены между экономикой труда, компьютерной лингвистикой, переводоведением, отраслевыми исследованиями и работами по под-готовке переводчиков и не позволяют сделать единый вывод в отношении всей профессиональной сферы. Цель. Статья направлена на установление того, как искусственный интеллект по-влиял на спрос на ...
Добавлено: 8 сентября 2026 г.
Джонов А. Т., Авдошин С. М., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 8 С. 421–427
В данном систематическом обзоре представлен анализ методологии Вайб-кодинг (Vibe Coding) — современно-го подхода к итеративному процессу разработки программного обеспечения с помощью больших языковых моделей (БЯМ). Инструменты генерации кода транформируют написание ПО, позволяя программисту формулировать задачи и описывать желаемое поведение кода на естественном языке, в то время как БЯМ генерирует соответ-ствующий запросам исходный код. Обзор систематиматизирует ...
Добавлено: 25 августа 2026 г.
Стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (генИИ) усилило дискуссии о том, как новые технологии трансформируют рынок труда, особенно позиции и задачи, которые еще недавно мог выполнять только человек. Эксперименты показывают, что генеративный ИИ может обеспечить значительный прирост производительности, особенно менее квалифицированных сотрудников, что может приводить к возникновению индивидуальной зарплатной отдачи на рынке труда. Впервые для России ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Сурков А. Ю., Игнатенко В. В., Кольцов С. Н., Computers, Materials and Continua 2026 Vol. 88 No. 3 Article 74
Добавлено: 8 июля 2026 г.
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Подболотова М. И., Адамский А. И., Колачев Н. И. и др., Высшее образование в России 2026 Т. 35 № 4 С. 21–35
Цель статьи – представить и обосновать педагогическую модель персонализированной обратной связи на основе больших языковых моделей (LLM) для образовательного процесса в магистратуре гуманитарного профиля. Актуальность исследования обусловлена задачами цифровой трансформации высшего образования в РФ, обозначенными в указе Президента № 474 от 21.07.2021 «О национальных целях развития до 2030 года», и необходимостью внедрения гибких, адаптивных образовательных ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Байша О. А., Трофимов В. В., Российская школа связей с общественностью 2026 № 40 С. 171–191
Все большее количество ученых предупреждает об опасности воспроизведения генеративным ИИ социально-политических и идеологических предрассудков, впитанных моделями из текстов, на которых они обучались. Если, например, та или иная модель тренировалась на материалах западных СМИ, она может генерировать нарративы, воспроизводящие западноцентричный взгляд на мировые события. Это проявляется в репродукции определений глобальных проблем, нормализированных в западных гегемонистских дискурсах. ...
Добавлено: 21 апреля 2026 г.
Быстрое распространение больших языковых моделей (Large Language Models, LLM) в социально и политически чувствительных сферах ставит вопрос о природе и источниках политической предвзятости в системах искусственного интеллекта. В большинстве исследований предвзятость рассматривается преимущественно как технический дефект, подлежащий устранению. Здесь предлагается более широкая философская и культурная интерпретация феномена, согласно которой предвзятость LLM является результатом встроенных эпистемических ...
Добавлено: 1 апреля 2026 г.