Знакомьтесь с LLMSA: Нейросимволический подход для настраиваемого статического анализа без компиляции и с меньшими ошибками.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

LLMSA: Новый Подход к Статическому Анализу

Статический анализ является важной частью разработки программного обеспечения. Он помогает находить ошибки, оптимизировать программы и отлаживать код. Однако традиционные методы имеют свои недостатки:

Зависимость от компиляции делает их неэффективными для неполного или быстро меняющегося кода.
Настройка анализа требует глубоких знаний о компиляторах, что недоступно многим разработчикам.

Проблемы Текущих Инструментов

Существующие инструменты, такие как FlowDroid и Infer, используют промежуточные представления (IR) для обнаружения проблем, но их функциональность ограничена. Системы, такие как CodeQL, требуют сложного обучения и не всегда подходят для конкретных задач.

Решение от Purdue University и других

Исследователи разработали LLMSA — нейросимволическую платформу, которая устраняет ограничения традиционного статического анализа. Она не требует компиляции и позволяет легко настраивать задачи анализа.

Преимущества LLMSA

Использует язык политики, основанный на даталогах, для разбивки сложных задач на простые подзадачи.
Объединяет детерминированный парсинг и нейронное reasoning для более точного анализа.
Поддерживает ленивую оценку и параллельную обработку, что значительно повышает эффективность.

Доказанная Эффективность

LLMSA продемонстрировала высокую точность в различных задачах статического анализа:

72.37% точности и 85.94% полноты для анализа алиасов.
91.50% точности и 84.61% полноты для разбиения программ.
82.77% точности и 85.00% полноты для обнаружения ошибок.

Заключение

LLMSA представляет собой трансформационный подход к статическому анализу, преодолевающий проблемы зависимости от компиляции и ограниченной настройки. Его высокая производительность и универсальность делают LLMSA важным инструментом для разработки программного обеспечения.

Как ИИ может помочь вашей компании?

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, рассмотрите следующие шаги:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и улучшить взаимодействие с клиентами.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выберите подходящее решение из множества доступных ИИ-технологий.
Внедряйте ИИ постепенно, начиная с небольших проектов, и анализируйте результаты.