Hacker News 의견

• Racket과 MOOC 힌트 생성: Racket과 MOOC 힌트 생성 방식이 유사함. 구문 트리를 변형하고 분석하여 목표 솔루션에 도달하는 방식임. 이를 최신 머신러닝 접근법과 결합할 수 있을지 궁금함.

• 유전 알고리즘과 서브트리 변형: 90년대 Koza와 Adami가 유전 알고리즘의 일환으로 서브트리 변형을 깊이 연구했음. 최적화 함수가 약간 다름.

• 프로그램 트리 생성: 2000년 유전 알고리즘을 이용한 프로그램 트리 생성에 대한 참고 문헌이 있음. 주요 내용은 빠져 있음.

• Markov Chain Monte Carlo: 프로그램 합성에 Markov Chain Monte Carlo가 새롭지 않음. Josh Tenenbaum의 연구가 즉각적으로 떠오름.

• WebPPL 데모: WebPPL에서 3D 우주선 합성 등 다양한 데모가 있음. 관련 서적과 MIT Probabilistic Computing Project의 출판물도 추천함.

• 컴파일러/인터프리터 최적화: 컴파일러/인터프리터 최적화에 어떻게 적용될지 궁금함. 어셈블리 수준에서 실행 부분을 분석하고 최적화를 도출할 수 있을지 의문임.

• 프로그램 토큰 변경: 전통적 접근법에서는 무작위 이미지를 생성하고 최적화 방법을 사용함. 프로그램 토큰 변경이 어떻게 미분 가능한지 이해가 어려움.

• GitHub과 빌드 도구 통합: GitHub이 일반 빌드 도구와 통합될 수 있음. 모든 llvm-컴파일된 프로젝트를 컴파일하고 중간 표현에 확산 모델을 적용할 수 있을지 궁금함.

• 확산 모델과 바이너리: 확산 모델이 바이너리 수준에서 작동할 수 있을지 궁금함. 프롬프트를 주면 프로그램의 최종 바이너리를 생성할 수 있을지 의문임.

• SDF와의 통합: SDF와의 통합을 보고 싶음.

• PDF 렌더링 속도: PDF가 프로그램적으로 생성된 그림 명령어 때문에 렌더링이 느림. 학술 논문 느낌이 나서 그리움.

• 빔 서치와 역확산: 빔 서치 아이디어가 흥미로움. 역확산과 빔 서치를 어떻게 통합하는지 궁금함. 역확산 단계에서 m > k 노드를 샘플링하고 상위 k 노드만 확장하는지 궁금함.