Computer Science / Programming Languages

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블록체인 프로그래밍을 안전하게 위한 오브시디안  타입스테이트와 자산

블록체인 프로그래밍을 안전하게 위한 오브시디안 타입스테이트와 자산

블록체인 플랫폼은 상호 신뢰를 구축하지 않은 참여자들 사이에서 중요한 거래를 처리하는 데 널리 사용되고 있습니다. 많은 블록체인은 스마트 컨트랙트를 지원하는 프로그램 가능성을 가지고 있으며, 이들은 지속 가능한 상태를 유지하고 상태를 변화시키는 트랜잭션을 지원합니다. 불행히도, 수많은 스마트 컨트랙트의 버그가 해커에 의해 악용되었습니다. Obsidian은 현재 스마트 컨트랙트에서 일반적으로 발생하는 버그를 정적 분석으로 탐지할 수 있는 새로운 프로그래밍 언어입니다. Obsidian은 Silica라는 핵심 계산을 기반으로 하며, 우리는 이를 통해 유형의 안전성을 증명했습니다. Obsidian은 유현재상(typestate)을 사용하여 부적절한 상태 조작을 탐지하고 선형 유형(linear types)을 사용하여 자산의 악용을 탐지합니다. 우리는 파라메트릭 보험과 공급망 관리 분야에서 Obsidian의 적용성을 평가하는 두 가지 사례 연구를 제시하며, Obsidian의 유형 시스템이 고수준 상태와 리소스 소유권에 대한 추론을 용이하게 한다는 것을 발견했습니다. 우리는 Obsidian 구현과 Solidity 구현을 비교하여, Solidity 구현은 많은 보일러플레이트 체킹 및 상태 추적을 요구하는 반면, Obsidian은 이를 정적으로 처리한다는 것을 관찰했습니다.

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번성하거나 쇠퇴할 것인가? 함수형 프로그래밍을 위한 코드 생성에 대한 종합평가

번성하거나 쇠퇴할 것인가? 함수형 프로그래밍을 위한 코드 생성에 대한 종합평가

함수형 프로그래밍은 명령형 프로그래밍에 대비하여 수학적 함수의 평가로 계산을 개념화하는 선언적 프로그래밍 패러다임입니다. 이 연구는 인공지능 기반 코딩 어시스턴트인 LLMs(Large Language Models)가 함수형 언어에서 코드 생성에 얼마나 효과적인지를 체계적으로 평가합니다. 이를 위해 새로운 벤치마크 데이터셋인 FPBench와 FPEval이라는 종합평가 프레임워크를 도입하여, 각 모델의 성능을 정확성과 함께 유지보수 가능성 및 코딩 스타일에 대한 점검까지 평가합니다. 연구 결과, 최신 LLMs은 함수형 언어에서 코드 생성 능력이 크게 향상되었지만, 명령형 언어와 비교해 성능 차이는 여전히 존재하며, 생성된 코드의 코딩 스타일과 유지보수 가능성에 대한 개선 필요성이 제기됩니다.

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새로운 컴파일러 스택  LLM과 컴파일러의 시너지 조사

새로운 컴파일러 스택 LLM과 컴파일러의 시너지 조사

컴파일러는 수십 년 동안 프로그래밍 코드를 인간이 이해할 수 있는 형태에서 기계가 실행 가능한 형태로 변환하는 핵심적인 역할을 해왔다. 최근에는 대형 언어 모델(LLMs)이 컴파일러의 역할에 새로운 변화를 가져오고 있다. 이 연구는 LLMs를 이용한 컴파일러 관련 작업을 체계적으로 검토하고 분류하며, 이를 통해 현재 연구 동향과 미래 방향성을 제시한다.

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