論文の概要: HyperSeq: A Hyper-Adaptive Representation for Predictive Sequencing of States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10254v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 11:05:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:53:45.351198
• Title: HyperSeq: A Hyper-Adaptive Representation for Predictive Sequencing of States
• Title（参考訳）: HyperSeq: 国家の予測シークエンシングのためのハイパー適応型表現
• Authors: Roham Koohestani, Maliheh Izadi,
• Abstract要約: HyperSeqは、開発者の認知状態をモデル化するために設計された、リソース効率のよいアプローチである。 HyperSeqは、アクションシーケンスの予測と、70%を超える顕著な予測精度において、いかに優れているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6703221234079946
• License:
• Abstract: In the rapidly evolving world of software development, the surge in developers' reliance on AI-driven tools has transformed Integrated Development Environments into powerhouses of advanced features. This transformation, while boosting developers' productivity to unprecedented levels, comes with a catch: increased hardware demands for software development. Moreover, the significant economic and environmental toll of using these sophisticated models necessitates mechanisms that reduce unnecessary computational burdens. We propose HyperSeq - Hyper-Adaptive Representation for Predictive Sequencing of States - a novel, resource-efficient approach designed to model developers' cognitive states. HyperSeq facilitates precise action sequencing and enables real-time learning of user behavior. Our preliminary results show how HyperSeq excels in forecasting action sequences and achieves remarkable prediction accuracies that go beyond 70%. Notably, the model's online-learning capability allows it to substantially enhance its predictive accuracy in a majority of cases and increases its capability in forecasting next user actions with sufficient iterations for adaptation. Ultimately, our objective is to harness these predictions to refine and elevate the user experience dynamically within the IDE.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展するソフトウェア開発の世界において、AI駆動ツールへの開発者の依存の高まりは、統合開発環境を高度な機能のパワーハウスに変えた。 この変革は、開発者の生産性を前例のないレベルに引き上げる一方で、ソフトウェア開発に対するハードウェア要求の増加に拍車をかける。 さらに、これらの洗練されたモデルを使用することによる経済的・環境的な大きな負担は、不要な計算負担を軽減するメカニズムを必要とする。 我々は、開発者の認知状態をモデル化するために設計された、新しいリソース効率の高いアプローチ、HyperSeq - Hyper-Adaptive Representation for Predictive Sequencing of Statesを提案する。 HyperSeqは正確なアクションシークエンシングを促進し、ユーザの行動のリアルタイム学習を可能にする。 予備的な結果は、HyperSeqがアクションシーケンスの予測に優れており、70%を超える顕著な予測精度を実現していることを示している。 特に、このモデルのオンライン学習能力は、ほとんどのケースにおいて予測精度を大幅に向上させ、適応に十分なイテレーションで次のユーザーアクションを予測する能力を高めることができる。 最終的には、これらの予測を活用して、IDE内でユーザエクスペリエンスを動的に洗練し、高めることが目的です。

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