論文の概要: A Proposal for an Interactive Shell Based on a Typed Lambda Calculus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03678v1
- Date: Thu, 8 Apr 2021 10:46:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-09 13:01:07.357537
- Title: A Proposal for an Interactive Shell Based on a Typed Lambda Calculus
- Title(参考訳): 型付きラムダ計算に基づく対話型シェルの提案
- Authors: Kouji Matsui
- Abstract要約: Favalonは、対話的なシェル置換として使用する計算の前提に基づいて構築された関数型プログラミング言語である。
falonは、型推論、柔軟なランタイム型メタデータ、シェルがコマンドを一緒にリンクするのと同じテクニックを使用して、既存のライブラリやコマンドの型付きバージョンとシームレスに統合する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents Favalon, a functional programming language built on the
premise of a lambda calculus for use as an interactive shell replacement.
Favalon seamlessly integrates with typed versions of existing libraries and
commands using type inference, flexible runtime type metadata, and the same
techniques employed by shells to link commands together. Much of Favalon's
syntax is customizable via user-defined functions, allowing it to be extended
by anyone who is familiar with a command-line shell. Furthermore, Favalon's
type inference engine can be separated from its runtime library and easily
repurposed for other applications.
- Abstract(参考訳): 本稿では,対話型シェル置換のためにラムダ計算を前提とした関数型プログラミング言語Favalonを提案する。
Favalonは、型推論、フレキシブルなランタイム型メタデータ、シェルがコマンドをリンクするのと同じテクニックを使用して、既存のライブラリやコマンドの型付きバージョンとシームレスに統合する。
Favalonの構文の多くはユーザ定義関数でカスタマイズ可能で、コマンドラインシェルに精通している人なら誰でも拡張できる。
さらに、favalonの型推論エンジンはランタイムライブラリから分離でき、他のアプリケーションに簡単に再利用できる。
関連論文リスト
- pyvene: A Library for Understanding and Improving PyTorch Models via
Interventions [79.72930339711478]
$textbfpyvene$は、さまざまなPyTorchモジュールに対するカスタマイズ可能な介入をサポートするオープンソースライブラリである。
私たちは、$textbfpyvene$が、ニューラルモデルへの介入を実行し、他のモデルとインターバルされたモデルを共有するための統一されたフレームワークを提供する方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-12T16:46:54Z) - LILO: Learning Interpretable Libraries by Compressing and Documenting Code [71.55208585024198]
LILOは、反復的に合成、圧縮、文書化を行う、ニューロシンボリックなフレームワークである。
LILOは、LLM誘導プログラム合成と、Stitchから自動化された最近のアルゴリズムの進歩を組み合わせたものである。
LILOのシンセサイザーが学習した抽象化を解釈し、デプロイするのを手助けすることで、AutoDocがパフォーマンスを向上させることが分かりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-30T17:55:02Z) - The Calysto Scheme Project [0.0]
Calysto SchemeはScheme in Continuation-Passing Styleで書かれている。
一連の正当性保存プログラム変換を通じてPythonに変換される。
コール/ccを含む標準のScheme機能をサポートしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T23:41:21Z) - Commands as AI Conversations [8.65348149747803]
GitHub Copilotにインスパイアされたオープンソースのシステムである"ai-cli"は、自然言語プロンプトを実行可能なコマンドに変換する。
ai-cli"はユーザクエリを実行可能なコマンドライン命令に変換する。
このツールは、コマンドラインのインターフェイスをより賢く、ユーザーフレンドリーにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T19:52:27Z) - AmadeusGPT: a natural language interface for interactive animal
behavioral analysis [65.55906175884748]
動作の自然言語記述をマシン実行可能なコードに変換する自然言語インタフェースであるAmadeusGPTを紹介する。
MABE 2022の動作課題タスクで最先端のパフォーマンスを実現できることを示す。
アマデウスGPTは、深い生物学的知識、大規模言語モデル、そしてコアコンピュータビジョンモジュールをより自然に知的なシステムに統合する新しい方法を提示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T19:15:17Z) - InterCode: Standardizing and Benchmarking Interactive Coding with
Execution Feedback [50.725076393314964]
標準的な強化学習環境として,インタラクティブコーディングの軽量でフレキシブルで使いやすいフレームワークであるInterCodeを紹介した。
私たちのフレームワークは、言語とプラットフォームに依存しない、自己完結型のDocker環境を使用して、安全で再現可能な実行を提供します。
我々は、異なるプロンプト戦略で構成された複数の最先端LLMを評価することにより、InterCodeの生存性をテストベッドとして示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T17:59:50Z) - Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3027328556881]
Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。
解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。
実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T12:55:17Z) - Demo of the Linguistic Field Data Management and Analysis System -- LiFE [1.2139158398361864]
LiFEは、オープンソースのWebベースの言語データ管理および分析アプリケーションである。
ユーザーは語彙項目、文、段落、オーディオ・ビジュアルコンテンツ、リッチ・グロス/アノテーションを保存できる。
対話的で印刷された辞書を生成し、自然言語処理ツールやモデルを訓練し、使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-22T03:34:10Z) - Leveraging Language to Learn Program Abstractions and Search Heuristics [66.28391181268645]
LAPS(Language for Abstraction and Program Search)は、自然言語アノテーションを用いて、ライブラリとニューラルネットワークによる合成のための検索モデルの共同学習をガイドする手法である。
最先端のライブラリ学習システム(DreamCoder)に統合されると、LAPSは高品質なライブラリを生成し、検索効率と一般化を改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T15:08:47Z) - IntelliCode Compose: Code Generation Using Transformer [7.623136583706195]
汎用多言語コード補完ツールであるIntelliCode Compose $-$を紹介する。
任意の型のコードトークンのシーケンスを予測でき、構文的に正しいコードの行全体を生成することができる。
IntelliCode ComposeはクラウドベースのWebサービスとしてデプロイされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-16T15:47:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。