Transductively Informed Inductive Program Synthesis

📄 arXiv: 2505.14744v1 📥 PDF

作者: Janis Zenkner, Tobias Sesterhenn, Christian Bartelt

分类: cs.PL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出TIIPS框架，通过协同机制融合归纳与转导推理，提升程序合成的准确性和泛化性。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 程序合成 归纳推理 转导推理 协同学习 字符串操作 列表操作 人工智能 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有程序合成方法通常孤立地使用归纳或转导模型，缺乏对二者交互的有效建模。
  2. TIIPS框架通过协同机制显式建模归纳和转导模型之间的交互，归纳模型生成程序，转导模型指导搜索。
  3. 在字符串和列表操作任务上的实验表明，TIIPS能解决更多任务，生成更优函数，尤其在分布外数据上表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TIIPS的新框架，它通过合作机制统一了归纳和转导策略，从而显式地建模了它们之间的交互。归纳模型生成程序，而转导模型约束、引导和改进搜索，以提高合成的准确性和泛化性。我们在两个广泛研究的程序合成领域（字符串和列表操作）上评估了TIIPS。结果表明，TIIPS能够解决更多的任务，并产生在语法和语义上更接近最优解的函数，尤其是在分布外设置中，从而实现了最先进的性能。我们认为，显式地建模归纳和转导推理之间的协同作用，为通用程序合成和更广泛的应用开辟了有希望的途径。

🔬 方法详解

问题定义：程序合成旨在根据给定的输入-输出示例自动生成符合要求的程序。现有的方法要么侧重于归纳推理，即从示例中学习泛化规则，要么侧重于转导推理，即直接预测给定输入的输出。然而，这些方法通常是孤立地使用归纳或转导模型，缺乏对二者之间潜在协同作用的有效利用，导致合成程序的准确性和泛化能力受限。

核心思路：TIIPS的核心思想是通过显式建模归纳和转导模型之间的交互，实现二者的优势互补。归纳模型负责生成候选程序，提供泛化能力；转导模型则利用已知的输入-输出示例，对归纳模型的搜索空间进行约束和引导，从而提高合成效率和准确性。这种协同机制使得模型能够更好地利用数据中的信息，生成更符合要求的程序。

技术框架：TIIPS框架包含两个主要模块：归纳模型和转导模型。归纳模型负责根据输入-输出示例生成候选程序，可以使用各种程序合成技术，如基于神经网络的程序生成器。转导模型则负责评估候选程序在已知输入上的输出，并与目标输出进行比较，从而计算损失函数。该损失函数用于指导归纳模型的搜索过程，使其生成更符合要求的程序。两个模型通过共享信息和协同优化，共同完成程序合成任务。

关键创新：TIIPS的关键创新在于显式地建模了归纳和转导模型之间的交互。与以往孤立地使用两种模型的方法不同，TIIPS通过协同机制将二者有机地结合起来，充分利用了各自的优势。这种协同机制使得模型能够更好地利用数据中的信息，生成更准确、更泛化的程序。

关键设计：TIIPS的具体实现需要考虑多个关键设计。例如，如何选择合适的归纳和转导模型？如何设计损失函数来有效地指导归纳模型的搜索？如何平衡归纳和转导模型之间的权重？论文中可能涉及了这些方面的具体技术细节，例如，损失函数的设计可能结合了程序输出的正确性和程序结构的复杂度，以鼓励生成简洁有效的程序。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TIIPS在字符串和列表操作任务上取得了显著的性能提升。相比于现有的最先进方法，TIIPS能够解决更多的任务，并且生成的程序在语法和语义上更接近最优解。尤其是在分布外数据上，TIIPS的泛化能力表现出色，证明了其协同机制的有效性。

🎯 应用场景

TIIPS框架具有广泛的应用前景，可用于自动化软件开发、数据清洗、机器人控制等领域。通过自动生成程序，可以显著提高开发效率，降低开发成本。此外，TIIPS还可以应用于教育领域，帮助学生更好地理解编程概念和提高编程能力。未来，TIIPS有望成为通用程序合成的重要技术，推动人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Abstraction and reasoning in program synthesis has seen significant progress through both inductive and transductive paradigms. Inductive approaches generate a program or latent function from input-output examples, which can then be applied to new inputs. Transductive approaches directly predict output values for given inputs, effectively serving as the function themselves. Current approaches combine inductive and transductive models via isolated ensembling, but they do not explicitly model the interaction between both paradigms. In this work, we introduce \acs{tiips}, a novel framework that unifies transductive and inductive strategies by explicitly modeling their interactions through a cooperative mechanism: an inductive model generates programs, while a transductive model constrains, guides, and refines the search to improve synthesis accuracy and generalization. We evaluate \acs{tiips} on two widely studied program synthesis domains: string and list manipulation. Our results show that \acs{tiips} solves more tasks and yields functions that more closely match optimal solutions in syntax and semantics, particularly in out-of-distribution settings, yielding state-of-the-art performance. We believe that explicitly modeling the synergy between inductive and transductive reasoning opens promising avenues for general-purpose program synthesis and broader applications.