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当下一步并非单步:面向并发Go程序的分布感知执行建模

arXiv cs.LG · 2026-06-17 缓存

本文提出了一种分布感知的训练方法,用于对并发Go程序中的下一步事件预测进行建模,将调度器的非确定性视为一种信号。在少于一千个轨迹上微调一个7B模型,在生产环境的bug检测上达到了36.2%的准确率,优于Gemini 3.5 Flash的零样本性能。

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@charles_irl: 我的直觉是,要解决由非确定性与非结合性引起的浮点数数值问题,我们需要跳出确定性思维框架。

X AI KOLs Following · 2026-05-22 缓存

这条推文讨论了通过引入“实现噪声”来训练模型,以提高模型对由非确定性和非结合性引起的浮点数数值问题的鲁棒性。

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