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MISIM：提高开发效率，性能是最先进相似性系统的40倍

随着异构计算的兴起，硬件和软件系统变得越来越复杂。这种复杂性，再加上缺乏能够在多种体系结构中以专家水平进行编程的程序员，使得人们对新开发方法的需求日益凸显。

多年来，自动代码生成一直是研究的热点。微软正在将基本的代码生成构建到其广泛使用的软件开发工具中。

Facebook 开发了一个名为 Aroma 的系统，该系统可以自动完成小程序，而 DeepMind 开发的神经网络可以提供比人类设计的更有效的简单算法版本。甚至 OpenAI 的 GPT-3 语言模型也可以从自然语言提示中生成简单的代码段。

机器编程是英特尔实验室和麻省理工学院在「The Three Pillars of Machine Programming」论文中提出的一个术语 ，旨在通过使用自动化工具来提高开发效率。

这些新兴机器编程工具中的一项关键技术是代码相似性，它能准确有效地自动化某些软件开发过程来满足这一需求。

然而，建立精确的代码相似性系统是一个尚未解决的问题。这些系统试图确定两个代码片段是否显示出相似的特征或旨在达到相似的目标。当仅学习源代码时，这是一项艰巨的任务。

因此， 研究人员提出了机器推断代码相似性（MISIM），这是一种全新的端到端代码相似性系统。MISIM 可以准确推断两段代码何时执行相似的计算，即使这两段代码使用不同的数据结构和算法。

 

如今，程序员使用了一系列功能强大的工具，可自动完成大部分工作。但是如果出现一个愚蠢的 bug 仍然可能使整个软件崩溃，随着系统变得越来越复杂，跟踪这些 bug 变得越来越困难。

最近，英特尔科学家与麻省理工学院（MIT），以及佐治亚理工学院（Georgia Tech）的研究人员共同推出了一种新的机器编程（MP）系统——机器推断代码相似性（MISIM）。该系统是一种自动引擎，旨在通过研究代码的结构，并分析具有类似行为的其他代码的句法差异来学习某个软件计划执行的操作。

MISIM系统的性能要比当前最先进的系统高出40倍，可以看出从代码推荐到自动错误修复的应用前景。

 

哈佛物理学教授埃文斯曾说：「设计一个相互作用非常强的系统并不难，但是其中随之产生的、与环境强烈的相互作用也会导致噪音和干扰。因此，你必须让系统环境极其纯净，但这是一个巨大的挑战，因为我们选择在一个完全不同的运作机制下进行实验。我们选用光子的原因，是因为它与一切物质的相互作用都很微弱。」

与光的波长相比，天然原子小，且呈点状。但超导的「人造原子」不会这样。

用可见光和微波来驱使它们发出携带量子信息的光子，可以保护量子比特中的信息。

此外，即使没有光子从巨大的原子中释放出来，沿着波导的多个量子比特仍然能够相互作用来执行操作。

巨型人造原子？它是可调节的

简单来说，人造原子实际上是一个超导电路，只是它们的表现得像一个原子。与天然原子一样，它们也能得到电子，被激发，而后也能通过发光的方式将能量释放出去。

据此，研究人员构造了「巨型原子」。


 

（编辑：四平站长网）

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