論文の概要: Fidelity Probes for Specification--Code Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17246v1
• Date: Sun, 17 May 2026 04:05:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.801875
• Title: Fidelity Probes for Specification--Code Alignment
• Title（参考訳）: 仕様のための忠実度プローブ-コードアライメント
• Authors: Ferhat Erata, Hao Zhou, Luke Huan,
• Abstract要約: 我々は,コード由来の接地真実解を持つ参照アーティファクトから生成した自然依存問題である忠実度プローブを紹介する。 忠実度プローブは矛盾とカバレッジギャップ率に分解され、ターゲット仕様の編集を収束させる。 15のプログラムで約12kラインのベンチマークを行い、8回のイテレーションで0.63から0.94に凍結テスト仕様の忠実度を上げました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.754687669049819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce fidelity probes: natural-language questions generated from a reference artifact with code-derived ground-truth answers, answered from a candidate specification. The fraction of agreeing probes, which we call the fidelity, decomposes into contradiction and coverage-gap rates that drive targeted spec edits to convergence. On a 15-program, roughly 12k-line COBOL benchmark (AWS CardDemo), we raise frozen-test specification fidelity from 0.63 to 0.94 over eight iterations, with the plateau location predicted by a two-state Markov fixed point $F^\dagger$ from just four iterations of rate data. Probes come from an LLM reading the code or from a static-analysis pipeline over its control-flow, data-flow, and system-dependence graphs, with a tunable mixture. A probe-resampling protocol with a frozen held-out set gives a Hoeffding-bounded overfitting discriminant; our measured train/test gap stays more than an order of magnitude below this envelope. Three graph-grounded mixtures lift fidelity by +16 to +30 points; cross-distribution evaluation shows the LLM and symbolic channels are empirically complementary. A cross-family generator sweep on five independent LLM lineages (Anthropic, DeepSeek, Google, Alibaba, OpenAI) confirms the convergence behaviour is not tied to any single model family: three of five non-Claude generators produce trajectories consistent with the Markov fixed-point prediction, and the frozen-test protocol actively falsifies the two generators whose probe distributions drift across iterations. The method applies to any pair of artifacts that are supposed to describe the same behaviour.
• Abstract（参考訳）: 提案手法では,コード由来の真理応答を持つ参照アーティファクトから生成した自然言語質問を,候補仕様から回答する。 整合性(fidelity)と呼ばれるコンセンサスプローブのごく一部は矛盾とカバレッジギャップ率に分解され、ターゲット仕様の編集を収束させる。 15プログラムで約12kラインのCOBOLベンチマーク(AWS CardDemo)では、たった4回のレートデータから2状態のMarkov固定点$F^\dagger$によって予測される高原位置で、フリーズテスト仕様の忠実度を0.63から0.94に引き上げました。 プローブは、コードを読み込むLLMや、制御フロー、データフロー、システム依存性グラフをスタティック分析パイプラインから、調整可能なミックスで作成する。 凍結したホールドアウトセットを持つプローブサンプリングプロトコルは,Hoeffdingに結合したオーバーフィッティング判別器を与え,このエンベロープより1桁以上低い速度で列車/テストギャップを計測した。 3つのグラフ基底混合物は、忠実度+16から+30の値を持ち上げるが、交叉分布評価は、LLMとシンボルチャネルが経験的に相補的であることを示している。 5つの独立したLLM系統(Anthropic、DeepSeek、Google、Alibaba、OpenAI)のクロスファミリージェネレータは、収束動作が任意のモデルファミリに結び付けられていないことを確認している。 この方法は、同じ振る舞いを記述すべきアーティファクトのペアに適用される。

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