Опираясь на гиганты: посмотрите на исследование, которое сформировало эту статью
14 августа 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1 введение
2. Предыдущие концептуализации интеллектуальной помощи для программистов
3. Краткий обзор больших языковых моделей для генерации кода
4. Коммерческие инструменты программирования, которые используют большие языковые модели
5. Надежность, безопасность и последствия безопасности моделей ИИ, генерирующих код,
6. Изузаение юзабилити и дизайна программирования A-ассистентного
7. Опыт отчетов и 7.1. Писать эффективные подсказки сложно
7.2 Активность программирования сдвигается в сторону проверки и незнакомой отладки
7.3. Эти инструменты полезны для шаблона и повторного использования кода
8. Неадекватность существующих метафор для программирования A-A-Advisted
8.1. Помощь ИИ в качестве поиска
8.2. Помощь ИИ в качестве компиляции
8.3. Помощь ИИ в качестве парного программирования
8.4. Отчетливый способ программирования
9. Проблемы с применением программирования конечного пользователя
9.1. Выпуск 1: Спецификация намерений, разложение проблемы и вычислительное мышление
9.2. Выпуск 2: Правильность кода, качество и (над) уверенность
9.3. Выпуск 3: Понимание и обслуживание кода
9.4. Выпуск 4: Последствия автоматизации в программировании конечных пользователей
9.5. Выпуск 5: Код без кода и дилемма прямого ответа
10. Заключение
A. Источники отчета о испытании
Ссылки
Ссылки
Allamanis, M., Barr, E.T., Devanbu, P.T. & Sutton, C. (2018). Обзор машинного обучения для большого кода и естественности. ACM Comput. Surv., 51 (4), 81: 1–81: 37. Получено из <https: // doi .org/10.1145/3212695> doi: 10.1145/3212695
Allamanis, M. & Brockschmidt, M. (2017). SmartPaste: обучение адаптации исходного кода. Arxiv Preprint arxiv: 1705.07867.
Austin, J., Odena, A., Nye, M., Bosma, M., Michalewski, H., Dohan, D.,. Полем Полем Саттон, С. (2021). Синтез программы с большими языковыми моделями. arxiv. Получено с https://arxiv.org/abs/2108 .07732 doi: 10.48550/arxiv.2108.07732
Barik, T., Ford, D., Murphy-Hill, E. & Parnin, C. (2018). Как компиляторы должны объяснить проблемы разработчикам? В материалах 26 -й совместной встречи ACM на Европейской конференции по разработке программного обеспечения и симпозиуму по фондовым разработке программного обеспечения (стр. 633–643).
Barik, T., Johnson, B. & Murphy-Hill, E. (2015). I Heart Hacker News: расширение качественных результатов исследований, анализируя сайты социальных новостей. В материалах 10 -й совместной встречи 2015 года по фондам программного обеспечения (стр. 882–885).
Barke, S., James, M. B., & Polikarpova, N. (2022). Заземленный копилот: как программисты взаимодействуют с моделями, генерирующими код. arxiv. Получено с https://arxiv.org/abs/2206.15000 doi: 10.48550/arxiv.2206.15000
Basman, A., Church, L., Klokmose, C.N. & Clark, C.B. (2016). Программное обеспечение и то, как он живет в живых программах в мире вокруг них. В PPIG (стр. 19).
Bender, E.M., Gebru, T., McMillan-Major, A. & Shmitchell, S. (2021). Об опасностях стохастических попугаев: могут ли языковые модели быть слишком большими? В M.C. Elish, W. Isaac & R. S. Zemel (Eds.), FACCT ’21: 2021 Конференция ACM по справедливости, подотчетности и прозрачности, Виртуальное событие / Торонто, Канада, 3-10 марта 2021 года (стр. 610–623). ACM. Получено с https://doi.org/10.1145/ 3442188.3445922 doi: 10.1145/3442188.3445922
Bergström, I. & Blackwell, A.F. (2016). Практика программирования. В 2016 году Симпозиум IEEE по визуальным языкам и человеческим вычислениям (VL/HCC) (стр. 190–198).
Блэквелл, А. Ф. (2002a). Первые шаги в программировании: обоснование для инвестиционных моделей внимания. В материалах IEEE 2002 Симпозии по человеческим языкам и средам, ориентированным на человеку (стр. 2–10).
Блэквелл, А. Ф. (2002b). Что такое программирование? В PPIG (стр. 20).
Bødker, S. (2015). Третья волна HCI, 10 лет спустя - участие и обмен. Взаимодействия, 22 (5), 24–31. Получено с https://doi.org/10.1145/2804405 doi: 10.1145/2804405
Браун, Т. Б., Манн, Б., Райдер, Н., Суббия, М., Каплан, Дж., Дхаривал, П.,. Полем Полем Amodei, D. (2020). Языковые модели-это несколько выстрелов.
Cao, J., Fleming, S.D., Burnett, M. & Scaffidi, C. (2015). Идея Сад: расположенная поддержка для решения проблем программистами конечных пользователей. Взаимодействие с компьютерами, 27 (6), 640–660.
Chalhoub, G. & Sarkar, A. (2022). «Это свобода, чтобы поставить вещи, где хочет мой разум»: понимание и улучшение пользовательского опыта структурирования данных в электронных таблицах. В CHI Conference по человеческому фактору в вычислительных системах. Нью -Йорк, штат Нью -Йорк, США: Ассоциация по компьютерной технике. Получено с https://doi.org/10.1145/3491102.3501833 doi: 10.1145/3491102 .3501833
Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., de Oliveira Pinto, H.P., Kaplan, J.,. Полем Полем Zaremba, W. (2021). Оценка крупных языковых моделей, обученных коду. Корр, Абс/2107.03374. Получено с https://arxiv.org/abs/2107.03374
Chen, M., Tworek, J., Jun, H., Yuan, Q., Ponde, H., Kaplan, J.,. Полем Полем Zaremba, W. (2021). Оценка крупных языковых моделей, обученных коду. Arxiv, ABS/2107.03374.
Chowdery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A.,. Полем Полем Fiedel, N. (2022). PALM: Моделирование языка масштабирования с помощью путей. Arxiv, abs/2204.02311.
Colmerauer, A. & Roussel, P. (1996). Рождение Пролога. В истории языков программирования - II (стр. 331–367).
Devlin, J., Chang, M.W., Lee, K. & Toutanova, K. (2019, июнь). Берт: предварительное обучение глубоких двунаправленных трансформаторов для понимания языка. В материалах конференции Северной Америки в Северной Америке Ассоциации вычислительной лингвистики: технологии человеческого языка, том 1 (длинные и короткие документы) (стр. 4171–4186). Миннеаполис, Миннесота: Ассоциация вычислительной лингвистики. Получено с https://aclanthology.org/n19-1423 doi: 10.18653/v1/n19-1423
Грин, Т. и Блэквелл, А. (1998). Когнитивные аспекты информационных артефактов: учебник. В конференции BCS HCI (том 98, с. 1–75).
Грин, Т. Р. (1989). Когнитивные измерения обозначений. Люди и компьютеры V, 443–460.
Green, T.R. & Petre, M. (1992). Когда визуальные программы труднее читать, чем текстовые программы. В взаимодействии человека с компьютером: задачи и организация, Труды ECCE-6 (6-я Европейская конференция по когнитивной эргономике). GC Van Der Veer, MJ Tauber, с. багнарола и м. Антаволиты. Рим, CUD (стр. 167–180).
Гулвани С. (2011). Автоматизация обработки строк в электронных таблицах с использованием примеров ввода-вывода. В T. Ball & M. Sagiv (Eds.), Труды 38-го симпозиума ACM Sigplan-Sigact по принципам языков программирования, Popl 2011, Остин, Техас, США, 26-28 января 2011 г. (стр. 317–330). ACM. Получено с https://doi.org/10.1145/1926385.1926423 doi: 10.1145/1926385 .1926423
Hannay, J.E., Dybå, T., Arisholm, E. & Sjøberg, D.I. (2009). Эффективность парного программирования: метаанализ. Информационная и программная технология, 51 (7), 1110–1122.
Henley, A. Z. & Fleming, S.D. (2014). Редактор кода Patchworks: к более быстрой навигации с меньшим количеством кода и меньшими ошибками навигации. В материалах конференции Sigchi по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 2511–2520).
Hermans, F., Pinzger, M. & Van Deursen, A. (2015). Обнаружение и рефакторинг кода пахнет в формулах электронной таблицы. Эмпирическая разработка программного обеспечения, 20 (2), 549–575.
Hindle, A., Barr, E.T., Gabel, M., Su, Z. & Devanbu, P.T. (2016). О естественности программного обеспечения. Общение ACM, 59 (5), 122–131. Получено с https://doi.org/10.1145/2902362 doi: 10.1145/2902362
Hindle, A., Barr, E.T., Su, Z., Gabel, M. & Devanbu, P.T. (2012). О естественности программного обеспечения. В M. Glinz, G.C. Murphy & M. Pezzè (Eds.), 34-я Международная конференция по разработке программного обеспечения, ICSE 2012, 2-9 июня 2012 г., Цюрих, Швейцария (стр. 837–847). IEEE Computer Society. Получено с https://doi.org/10.1109/icse.2012.6227135 doi: 10.1109/icse.2012.6227135
Hoare, C.A.R. (1969). Аксиоматическая основа для компьютерного программирования. Общение ACM, 12 (10), 576–580. Получено с https://doi.org/10.1145/363235.363259 doi: 10.1145/363235 .363259
Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997, Nov). Длинная кратковременная память. Neural Comput., 9 (8), 1735–1780. Получено с https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735 doi: 10 .1162/neco.1997.9.8.1735
Хорвиц, Э. (1999). Принципы смешанных пользовательских интерфейсов. В материалах конференции Sigchi по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 159–166).
Hutchins, E.L., Hollan, J.D. & Norman, D.A. (1985). Прямые интерфейсы манипуляции. Гул Вычислительный Взаимодействовать., 1 (4), 311–338. Получено с https://doi.org/10.1207/s15327051hci0104 _2 doi: 10.1207/s15327051hci0104 \ _2
Имай, С. (2022). Является ли Github Copilot заменить человеческую парную программу? эмпирическое исследование. В 2022 году IEEE/ACM 44 -й Международная конференция по разработке программного обеспечения: Companion Computure (IcseCompanion) (стр. 319–321).
Jiang E., Toh, E., Molina, A., Olson, K., Kayacik, C., Donsbach, A.,. Полем Полем Терри М. (2022). Обнаружение синтаксиса и стратегий программирования естественного языка с генеративными языковыми моделями. В конференции CHI по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 1–19).
Kery, M.B. & Myers, B.A. (2017). Изучение исследовательского программирования. В 2017 году Симпозиум IEEE по визуальным языкам и человеческим вычислениям (VL/HCC) (стр. 25–29).
KO, A.J. & Myers, B.A. (2004). Проектирование WhyLine: интерфейс отладки для задача вопросов о поведении программы. В материалах конференции Sigchi по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 151–158).
Kulesza, T., Amershi, S., Caruana, R., Fisher, D. & Charles, D. (2014). Структурированная маркировка для облегчения эволюции концепции в машинном обучении. В материалах конференции Sigchi по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 3075–3084).
Kurlander, D., Cypher, A. & Halbert, D.C. (1993). Посмотрите, что я делаю: программирование с помощью демонстрации. MIT Press.
Lau, S., Srinivasa Ragavan, S.S., Milne, K., Barik, T. & Sarkar, A. (2021). Tweakit: поддерживающие программисты EndUser, которые трансмутируют код. В материалах конференции Чи 2021 года по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 1–12).
Li, J., Tang, T., Zhao, W. X. & Wen, J.-R. (2021, 8). Предварительная языковая модель для генерации текста: опрос. В Z.-H. Чжоу (ред.), Труды Тридцатой международной совместной конференции по искусственному интеллекту, IJCAI-21 (стр. 4492–4499). Международные совместные конференции по организации искусственного интеллекта. Получено с https://doi.org/10.24963/ijcai.2021/612 (трек опроса) doi: 10.24963/ijcai.2021/612
Li, Y., Choi, D., Chung, J., Kushman, N., Schrittwieser, J., Leblond, R.,. Полем Полем Виньялы, О. (2022b). Генерация кода на уровне конкуренции с альфакодом. arxiv. Получено с https://arxiv.org/ abs/2203.07814 doi: 10.48550/arxiv.2203.07814
Li, Y., Choi, D.H., Chung, J., Kushman, N., Schrittwieser, J., Leblond, R.,. Полем Полем Виньялы, О. (2022a). Генерация кода на уровне конкуренции с альфакодом. Arxiv, abs/2203.07814.
Либерман, Х. (2001). Ваше желание - моя команда: программирование по примеру. Морган Кауфманн.
Lieberman, H. & Liu, H. (2006). Технико -экономические обоснования для программирования на естественном языке. В разработке конечного пользователя (стр. 459–473). Спрингер.
Liu, S., Chen, Y., Xie, X., Siow, J.K. & Liu, Y. (2021). Поиск-аугимент генерации для суммирования кода через гибридный GNN. В Международной конференции по обучению. Получено с https://openreview.net/forum?id=zv-typ1gpxa
Lu, S., Guo, D., Ren, S., Huang, J., Swatkovskiy, A., Blanco, A.,. Полем Полем Лю С. (2021). CodexGlue: набор данных для понимания и генерации кода. Arxiv, ABS/2102.04664.
Luger E. & Sellen, A. (2016). «Как действительно плохой PA», - залив между ожиданием пользователей и опытом разговорных агентов. В материалах CHI Conference 2016 года по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 5286–5297).
MacVean, A., Church, L., Daughtry, J. & Citro, C. (2016). АПИ удобство использования в масштабе. В PPIG (стр. 26).
Мади, Н. А. (2022). Насколько читабелен код, сгенерированный моделью? Изучение читаемости и визуального осмотра GitHub Copilot. Arxiv Preprint arxiv: 2208.14613.
Marasoiu, M., Church, L. & Blackwell, A. (2015). Эмпирическое исследование использования завершения кода профессиональными разработчиками программного обеспечения. В PPIG.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G.S. & Dean, J. (2013). Распределенные представления слов и фраз и их композиции. В C. Burges, L. Bottous, M. Welling, Z. Ghahhramani, & K. Weinberger (Eds.), Достижения в системах обработки нейронной информации (том 26). Curran Associates, Inc. Получено с https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/file/ 9aa42b31882ec039965f3c4923ce901b-paper.pdf
Миллер, Л. А. (1981). Программирование естественного языка: стили, стратегии и контрасты. IBM Systems Journal, 20 (2), 184–215.
Mou, L., Li, G., Zhang, L., Wang, T. & Jin, Z. (2016). Сверточные нейронные сети над структурами деревьев для обработки языка программирования. В аааи.
Mu, J. & Sarkar, A. (2019). Нужен ли нам естественный язык? Изучение ограниченных языковых интерфейсов для сложных доменов. В расширенных рефератах Конференции Чи 2019 года по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 1–6).
Майерс, Б. А. (1992). Демонстрационные интерфейсы: шаг за пределами прямых манипуляций. Компьютер, 25 (8), 61–73.
Myers, B.A. & Stylos, J. (2016). Повышение удобства использования API. Коммуникации ACM, 59 (6), 62–69.
Нарди Б. А. (1993). Небольшой вопрос программирования: перспективы на вычислениях конечных пользователей. MIT Press.
Nguyen, A.T., Nguyen, T. T. & Nguyen, T.N. (2015). Разделите и поддерживает подход для многофазной статистической миграции для исходного кода (T). 2015 30th IEEE/ACM Международная конференция по автоматической разработке программного обеспечения (ASE), 585-596.
Pandita, R., Parnin, C., Hermans, F. & Murphy-Hill, E. (2018). Нет полумеров: изучение ручных и с помощью инструментов задач программирования конечных пользователей в Excel. В 2018 году Симпозиум IEEE по визуальным языкам и человеческим вычислениям (VL/HCC) (стр. 95–103).
Панко, Р. Р. (2008). Сокращение самоуверенности в разработке электронных таблиц. Arxiv Preprint arxiv: 0804.0941.
Pearce, H., Ahmad, B., Tan, B., Dolan-Gavitt, B. & Karri, R. (2021). Спит на клавиатуре? Оценка безопасности взносов Github Copilot в коде. arxiv. Получено с https://arxiv.org/ abs/2108.09293 doi: 10.48550/arxiv.2108.09293
Piccioni, M., Furia, C.A. & Meyer, B. (2013). Эмпирическое исследование юзабилити API. В 2013 году ACM/IEEE Международный симпозиум по эмпирической разработке и измерениям программного обеспечения (стр. 5–14).
Поттаст М., Хаген М. и Стейн Б. (2021). Дилемма прямого ответа. В форуме ACM Sigir (том 54, с. 1–12).
Raychev, V., Vechev, M.T. & Krause, A. (2015). Прогнозирование свойств программы из «Большого кода». В S.K. Rajamani & D. Walker (Eds.), Материалы 42-го ежегодного симпозиума ACM SIGPLAN-SIGACT по принципам языков программирования, POPL 2015, Мумбаи, Индия, 15-17 января 2015 г. (стр. 111–124). ACM. Получено с https://doi.org/10.1145/2676726.2677009 doi: 10.1145/2676726.2677009 &
Rouchy, P. (2006). Аспекты истории пролога: логическое программирование и профессиональная динамика. Технологический институт Блейкинга, Швеция). (Английский). Teamethno-Online (2), 85–100.
Salge, C. A. D.L. & Berente, N. (2016). Парное программирование против Solo Programming: Что мы знаем после 15 лет исследований? В 2016 году 49 -я Международная конференция на Гавайях по системным наукам (HICSS) (стр. 5398–5406).
Саркар А. (2016). Интерактивное аналитическое моделирование (Tech. Rep. № UCAM-CL-TR-920). Кембриджский университет, компьютерная лаборатория. Получено с https://www.cl.cam.ac.uk/ techreports/ucam-cl-tr-920.pdf doi: 10.48456/tr-920
Саркар, А. (2022, март). Объяснимый ИИ - раса против сложности модели? В семинаре по прозрачности и объяснениям в Smart Systems (Texss) в сочетании с интеллектуальными пользовательскими интерфейсами ACM (IUI 2022) (стр. 192–199). Получено с http://ceur-ws.org/vol-3124/ paper22.pdf
Саркар А. и Гордон А. Д. (2018, сентябрь). Как люди учатся пользоваться таблицами? (работа в процессе). В материалах 29 -й ежегодной конференции психологии группы интересов программирования (PPIG 2018) (стр. 28–35).
Саркар А., Джамник М., Блэквелл А. Ф. и Спотт М. (2015). Интерактивное визуальное машинное обучение в таблицах. В 2015 году Симпозиум IEEE по визуальным языкам и человеческим вычислениям (VL/HCC) (стр. 159–163).
Саркар А., Сриниваса Рагаван С., Уильямс Дж. И Гордон А. Д. (2022). Конечные встречи с абстракцией Lambda в электронных таблицах: лук Аполлона или ахиллесовый каблук? В 2022 году Симпозиум IEEE по визуальным языкам и ориентированным на человека вычислений (VL/HCC).
Shneiderman, B. & Norwood, N. (1993). 1.1 Прямая манипуляция: шаг за пределами программирования. Спарки инноваций в взаимодействии человека с компьютером, 17.
Сильвер А. (2018, май). Представление Visual Studio Intellicode. Microsoft. Получено с https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/introducing-visual-studio-intellicode/
Srinivasa Ragavan, S., Hou, Z., Wang, Y., Gordon, A.D., Zhang, H. & Zhang, D. (2022). Gridbook: формулы естественного языка для сетки электронной таблицы. В 27 -й Международной конференции по интеллектуальным пользовательским интерфейсам (стр. 345–368). Нью -Йорк, штат Нью -Йорк, США: Ассоциация по компьютерной технике. Получено с https://doi.org/10.1145/3490099.3511161 doi: 10.1145/3490099.3511161
Srinivasa Ragavan, S., Kuttal, S.K., Hill, C., Sarma, A., Piorkowski, D. & Burnett, M. (2016). Формация среди переизбытков аналогичных вариантов. В материалах CHI Conference 2016 года по человеческим факторам в вычислительных системах (стр. 3509–3521).
Sutskever, I., Vinyanals, O. & Le, Q. V. (2014). Последовательность для последовательности обучения с нейронными сетями. В материалах 27 -й Международной конференции по системам обработки нейронной информации - том 2 (стр. 3104–3112). Кембридж, Массачусетс, США: MIT Press.
Tanimoto, S.L. (2013). Перспектива эволюции живого программирования. В 2013 году 1 -й международный семинар по живым программам (Live) (стр. 31–34).
Vaithilingam, P., Zhang, T. & Glassman, E.L. (2022). Ожидание против опыта: оценка удобства использования инструментов генерации кода, работающих на крупных языковых моделях. В конференции CHI по человеческим факторам в вычислительных системах расширенные тезисы (стр. 1–7).
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A.N.,. Полем Полем Полосухин, И. (2017). Внимание - это все, что вам нужно. В материалах 31 -й Международной конференции по системам обработки нейронной информации (стр. 6000–6010). Red Hook, NY, USA: Curran Associates Inc.
Wei, J., Goyal, M., Durrett, G. & Dillig, I. (2020). Lambdanet: вероятностный вывод типа с использованием нейронных сетей графов. Arxiv, ABS/2005.02161.
Wei, Y., Chandrasekaran, N., Gulwani, S. & Hamadi, Y. (2015, май). Строительство Bing Developer Assistant (Tech. Rep. № MSR-TR-2015-36). Получено с https://www.microsoft.com/en-us/ Research/Publication/Building-bing-developer-assistant/
Вайс, Д. (2022, июнь). Blog / Tabnine объявляют / объявляют о наших моделях ИИ следующего поколения. На таблице. Получено с https://www.tabnine.com/blog/announcing-tabnine-next -generation/
Williams, J., Negreanu, C., Gordon, A.D. & Sarkar, A. (2020). Понимание и вывод единиц в электронных таблицах. В 2020 году Симпозиум IEEE о визуальных языках и ориентированном на человека вычислений (VL/HCC) (стр. 1–9).
Williams, L.A. & Kessler, R.R. (2000). Все, что мне действительно нужно знать о парном программировании, я узнал в детском саду. Связь ACM, 43 (5), 108–114.
Wing, J. (2011). Исследовательский ноутбук: вычислительное мышление - что и почему. Журнал Link, 6, 20–23.
Xu, F.F., Alon, U., Neubig, G. & Hellendoorn, V.J. (2022). Систематическая оценка крупных языковых моделей кода. Материалы 6 -го международного симпозиума ACM Sigplan по программированию машин.
Сюй, Ф. Ф., Василесу, Б. и Нойбиг, Г. (2022). Генерация кода в IDE от естественного языка: обещание и проблемы. Транзакции ACM по разработке программного обеспечения и методологии (TOSEM), 31 (2), 1–47.
Yoon, Y. & Myers, B.A. (2015). Поддержка выборочной отмены в редакторе кода. В 2015 году IEEE/ACM 37 -я Международная конференция IEEE по разработке программного обеспечения (том 1, с. 223–233).
Zhang, H., Jain, A., Khandelwal, G., Kaushik, C., Ge, S. & Hu, W. (2016). Bing Developer Assistant: повышение производительности разработчика, рекомендуя пример кода. В материалах 24 -й ACM Sigsoft International Sygposium по фондам программного обеспечения (стр. 956–961).
Зиглер А. (2021, июнь). Исследование Github Copilot. Microsoft. Получено с https: // github.blog/2021-06-30-github-copilot-research-recitation/
Ziegler, A., Kalliamvakou, E., Simister, S., Sittampalam, G., Li, A., Rice, A.,. Полем Полем Aftandilian, E. (2022). Оценка производительности завершения нейронного кодекса. Arxiv Preprint arxiv: 2205.06537.
Авторы:
(1) Advait Sarkar, Microsoft Research, Кембриджский университет (advait@microsoft.com);
(2) Эндрю Д. Гордон, Microsoft Research, Эдинбургский университет (adg@microsoft.com);
(3) Карина Негрину, Microsoft Research (cnegreanu@microsoft.com);
(4) Christian Poelitz, Microsoft Research (cpoelitz@microsoft.com);
(5) Sruti Srinivasa Ragavan, Microsoft Research (a-srutis@microsoft.com);
(6) Бен Зорн, Microsoft Research (ben.zorn@microsoft.com).
Эта статья есть
Оригинал