מה דעתכם על המינוי של הדר מוכתר לצעירי הליכוד
- פותח האשכול איש
- תאריך התחלה
זה לא מדויק כי יש לה תעודת גמר לבאצלור במדמח ותו לא (הצטיינות יתרה היא מציינת, יאמר לזכותה ) . האמנם ככול הידוע לי היא סיימה את כל הקרדיטים עבור קורסים בתואר שני, אך זה לא פוטר אותה לגמרי מדרישות התואר.
אז אל יתהלל חוגר כמפתח
ולא קשור לאשכול אבל רציתי להעלות נושא אחר
קראתי איפשהו שהדר מוכתר הספיקה להוציא לכתב כמה מאמרים על LLM ואני חושב שאחד מהם אפילו פורסם (זה נכון! קישור לדף, וזה מופיע באתר הרשמי של אוניברסיטת תל אביב בו היא לומדת
ExReg: Using Automated Example Generation to Guide Candidate Disambiguation and Validation in Regular Expression Construction
יש לזה AI summary וצריך להיות רשום כדי לראות אותו
)
Abstract משתרע על שני עמוד:
Regular expressions (regexes) are widely used in software development but remain difficult to author and validate due to their compact syntax and subtle semantics. While large language models (LLMs) can now generate regexes from natural-language descriptions, their outputs often miss developer intent, and existing refinement techniques rely on developers to craft positive and negative examples—especially discriminatory ones that expose fine-grained semantic differences. Producing such examples is cognitively demanding and often leaves regexes under-validated.This paper introduces ExReg, a human-in-the-loop workflow that shifts this burden away from developers. Given an ambiguous natural-language specification, an LLM first proposes multiple plausible regex candidates. Instead of requiring developers to devise discriminative examples, the system automatically generates them using SMT-based constraint solving. Developers need only affirm whether these synthesized test strings match their intent. The system further mutates candidates and reuses discriminative strings to systematically eliminate incorrect patterns.Across six benchmark datasets and six state-of-the-art LLMs, ExReg accurately identifies valid regexes—or determines that none are appropriate—while requiring only minimal developer validation. In particular, ExReg achieves an average accuracy of 87%, while requiring users to inspect only 5 examples on average, each with a mean length of 8 characters and an inter-example waiting time of under 13 seconds. These results highlight how automated example generation guided by formal methods and mutations can improve the reliability, efficiency, and trustworthiness of LLM-assisted regex pattern generation.
אז אל יתהלל חוגר כמפתח
ולא קשור לאשכול אבל רציתי להעלות נושא אחר
קראתי איפשהו שהדר מוכתר הספיקה להוציא לכתב כמה מאמרים על LLM ואני חושב שאחד מהם אפילו פורסם (זה נכון! קישור לדף, וזה מופיע באתר הרשמי של אוניברסיטת תל אביב בו היא לומדת
ExReg: Using Automated Example Generation to Guide Candidate Disambiguation and Validation in Regular Expression Construction
יש לזה AI summary וצריך להיות רשום כדי לראות אותו
)Abstract משתרע על שני עמוד:
Regular expressions (regexes) are widely used in software development but remain difficult to author and validate due to their compact syntax and subtle semantics. While large language models (LLMs) can now generate regexes from natural-language descriptions, their outputs often miss developer intent, and existing refinement techniques rely on developers to craft positive and negative examples—especially discriminatory ones that expose fine-grained semantic differences. Producing such examples is cognitively demanding and often leaves regexes under-validated.This paper introduces ExReg, a human-in-the-loop workflow that shifts this burden away from developers. Given an ambiguous natural-language specification, an LLM first proposes multiple plausible regex candidates. Instead of requiring developers to devise discriminative examples, the system automatically generates them using SMT-based constraint solving. Developers need only affirm whether these synthesized test strings match their intent. The system further mutates candidates and reuses discriminative strings to systematically eliminate incorrect patterns.Across six benchmark datasets and six state-of-the-art LLMs, ExReg accurately identifies valid regexes—or determines that none are appropriate—while requiring only minimal developer validation. In particular, ExReg achieves an average accuracy of 87%, while requiring users to inspect only 5 examples on average, each with a mean length of 8 characters and an inter-example waiting time of under 13 seconds. These results highlight how automated example generation guided by formal methods and mutations can improve the reliability, efficiency, and trustworthiness of LLM-assisted regex pattern generation.
נערך לאחרונה:
אם ביבי יפסיק להיות בליכוד והוא ייפטר עם כל הנכים בליכוד אולי יש סיכוי שאצביע להדר מוכתר.
אבל זה לא יקרה בבחירות הקרובות. ביבי לא רוצה להתפטר. חבריו הנכים גם לא רוצים.
רוב הליכוד מלא במפגרים אז לא יודע אם בכלל יהיה שווה בעתיד לחשוב על להצביע אליהם בשביל הדר מוכתר.
זה שיש לה תואר במדעי המחשב לא אומר שיש לה ידע נרחב במדעי המדינה או משהו כזה.
לא יודע מה האג'נדה שלה.
אבל זה לא יקרה בבחירות הקרובות. ביבי לא רוצה להתפטר. חבריו הנכים גם לא רוצים.
רוב הליכוד מלא במפגרים אז לא יודע אם בכלל יהיה שווה בעתיד לחשוב על להצביע אליהם בשביל הדר מוכתר.
זה שיש לה תואר במדעי המחשב לא אומר שיש לה ידע נרחב במדעי המדינה או משהו כזה.
לא יודע מה האג'נדה שלה.
האג'נדה שלה כמו של כל הפוליטיקאים זה לרכוב על הכאב של האזרחים כדי להתקדם בפוליטיקה כמה שיותר וביבי קלט אותה שהיא בחורה רצינית וכו' ואז החליט לחטוף אותה אליו והיא כל כך פחדה שהיא ראתה את ביבי מול העיניים שלה שהיא פשוט החליטה להסכים להיות השוליה שלו באיזה עמותת צעירים מיליארדרים של ילדי שרי הליכוד..
