3,583 papers
arXiv:2602.16106 76 18 фев. 2026 г. PRO

Алгоритмическая декомпозиция: двухэтапный перевод кода через промежуточное представление

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM при прямом переводе кода копирует паттерны исходника строка за строкой. Код собирается — но ломается: читает данные в неправильном порядке, путает типы, выходит за границы массивов. Метод двухшагового перевода позволяет переносить код между языками с сохранением логики, а не только синтаксиса. Фишка: в шаге 2 модель не видит исходный код — только словесное описание алгоритма. Она не может скопировать поверхность. Реализует логику с нуля на целевом языке — по его правилам, а не по правилам исходника.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с