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这个东西是说，用大量的 (输入，输出，程序中用到/没用到哪些函数) 来训练出一个给定输入输出，预测程序中使用哪些函数的神经网络。有了这个东西以后，再拿到新问题的输入输出，就能预测到程序中要用到哪些函数了，用这个信息来指导传统的基于枚举搜索的程序生成器，就能更快的生成想要的程序了。这个思路能否有效的关键，就在于"程序中用到/没用到哪些函数"这个事是不是有排他性，也就是用到某个函数和不用其它的这两个事件不能是独立的。所以我们看到这个论文造的小语言非常的鸡贼，几乎没有那种每个程序都常出现的语句。要是拿这个deepcoder训练汇编，怕不是满屏幕都是movq啊。当然这个论文的思路还是非常震撼的，为什么它预测的那么熟练啊？到底是训练过多少次啊？论文里说要训练上百万次，服。展望一下未来的话，我可能会把出现什么函数变成出现了什么复杂度的操作/数据结构/算法，然后拿各个oj上的输入输出答案来训练。这样以后看到新面试题就能告诉我要用到什么操作/数据结构/算法了，多好。(然而还是不会写。。。)（那个不算展望未来，好像已经有相关的work了。据说准确率高达90%以上(然而还是不会写。。。)）

1、向人工智能努力2、证明自己的科技实力3、走在巅峰，引导主流一切的一切，归根求源，不过是利益二字！——说高大上一点，为人类文明进步贡献力量！

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