The acyclic e-graph: Cranelift's mid-end optimizer

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从另一个角度来看,当求解器输出UNSAT时提供增强的反馈循环,将特定断言冲突作为结构化指导反馈给LLM;跟踪推导轨迹,当Prolog证明查询时,触发规则的轨迹为LLM提供答案成立的解释;支持模板学习,将有用的验证模式提取为可复用模板。符号结构(带类型槽的骨架)从成功的神经符号交互中有机学习,形成系统随使用改进的反馈循环。

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关于作者

杨勇,专栏作家,多年从业经验,致力于为读者提供专业、客观的行业解读。

网友评论

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