Buchumschlag

Decomposition-Based Synthesis for Applying Divide-and-Conquer-Like Algorithmic Paradigms

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ji, Ruyi, Zhao, Yuwei, Xiong, Yingfei, Wang, Di, Zhang, Lu, Hu, Zhenjiang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Programming Languages
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Equality Saturation Guided by Large Language Models
von: Peng, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Proving Functional Program Equivalence via Directed Lemma Synthesis
von: Sun, Yican, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SYMDIREC: A Neuro-Symbolic Divide-Retrieve-Conquer Framework for Enhanced RTL Synthesis and Summarization
von: Vijayaraghavan, Prashanth, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Guarantee Type Correctness in Code Generation through Type-Guided Program Synthesis
von: Huang, Zhechong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

C*: Unifying Programming and Verification in C
von: Cao, Yiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cobblestone: A Divide-and-Conquer Approach for Automating Formal Verification
von: Kasibatla, Saketh Ram, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Presynthesis: Towards Scaling Up Program Synthesis with Finer-Grained Abstract Semantics
von: Dong, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When Does Divide and Conquer Work for Long Context LLM? A Noise Decomposition Framework
von: Xu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Grammar-Based Code Representation: Is It a Worthy Pursuit for LLMs?
von: Liang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing LLM Character-Level Manipulation via Divide and Conquer
von: Xiong, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hierarchical Divide-and-Conquer for Fine-Grained Alignment in LLM-Based Medical Evaluation
von: Zheng, Shunfan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Paradigm-Based Automatic HDL Code Generation Using LLMs
von: Sun, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Control Large Language Models via Divide and Conquer
von: Li, Bingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Divide and Conquer Algorithm for Deciding Group Cellular Automata Dynamics
von: Castronuovo, Niccolo', et al.
Veröffentlicht: (2025)

DCIS: Efficient Length Extrapolation of LLMs via Divide-and-Conquer Scaling Factor Search
von: Yang, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DCR: Divide-and-Conquer Reasoning for Multi-choice Question Answering with LLMs
von: Meng, Zijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are Programming Paradigms Paradigms? A Critical Examination of Floyd's Appropriation of Kuhn's Philosophy
von: Kiasari, Peyman M.
Veröffentlicht: (2025)

OmAgent: A Multi-modal Agent Framework for Complex Video Understanding with Task Divide-and-Conquer
von: Zhang, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide, Cache, Conquer: Dichotomic Prompting for Efficient Multi-Label LLM-Based Classification
von: Langner, Mikołaj, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training LLMs for Divide-and-Conquer Reasoning Elevates Test-Time Scalability
von: Liang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Divide-or-Conquer? Which Part Should You Distill Your LLM?
von: Wu, Zhuofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AgentGroupChat-V2: Divide-and-Conquer Is What LLM-Based Multi-Agent System Need
von: Gu, Zhouhong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Examination on the Effectiveness of Divide-and-Conquer Prompting in Large Language Models
von: Zhang, Yizhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ExeDec: Execution Decomposition for Compositional Generalization in Neural Program Synthesis
von: Shi, Kensen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Stellis: A Strategy Language for Purifying Separation Logic Entailments
von: Wang, Zhiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning Task Decomposition to Assist Humans in Competitive Programming
von: Wen, Jiaxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide-and-Conquer Meets Consensus: Unleashing the Power of Functions in Code Generation
von: Chen, Jingchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide and Conquer: Accelerating Diffusion-Based Large Language Models via Adaptive Parallel Decoding
von: Luo, Xiangzhong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Guiding LLM-based Loop Invariant Synthesis via Feedback on Local Reasoning Errors
von: Li, Tianchi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fine-grained Verbal Attack Detection via a Hierarchical Divide-and-Conquer Framework
von: Zheng, Quan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Long Context Scaling: Divide and Conquer via Multi-Agent Question-driven Collaboration
von: Xiao, Sibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Decrease-and-Conquer Linearizability Monitoring
von: Han, Lee Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-DC: When to Reason and When to Act? Self Divide-and-Conquer for Compositional Unknown Questions
von: Wang, Hongru, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fixed-Point-Oriented Programming: A Concise and Elegant Paradigm
von: Foo, Yong Qi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Formally Verified C Code Generation from Hybrid Communicating Sequential Processes
von: Wang, Shuling, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Divide and Conquer: A Hybrid Strategy Defeats Multimodal Large Language Models
von: Mao, Yanxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Raqlet: Cross-Paradigm Compilation for Recursive Queries
von: Shaikhha, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sound Interval-Based Synthesis for Probabilistic Programs
von: Espada, Guilherme, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimization of the Context-Free Language Reachability Matrix-Based Algorithm
von: Muravev, Ilia
Veröffentlicht: (2024)

Composable Effect Handling for Programming LLM-integrated Scripts
von: Wang, Di
Veröffentlicht: (2025)