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通过训练编译：将自然语言规范转化为本地神经函数
研究提出通过训练编译的方法，将自然语言规范转化为本地神经函数，在FuzzyBench-Hard上达到83.6%的语义准确率，编译时间约为一分钟，并已部署在公开交互式服务中。
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该方法展示了将自然语言直接编译为可执行神经函数的可行性，尽管编译速度较慢，但高准确率使其在需要高可靠性的应用场景中具有潜力。
关键事实
事实 1
编译通过训练在FuzzyBench-Hard上达到了83.6%的语义准确率。
来源与依据
compile by training reaches 83.6% semantic accuracy
事实 2
编译通过训练的编译时间大约为一分钟，而快速编译器只需几秒钟。
来源与依据
roughly a minute rather than seconds for the fast compiler
事实 3
该编译器被部署在一个公开的交互式服务中，并展示了编译函数在多个应用中的使用。
来源与依据
We deploy the compiler in a public interactive service and demonstrate compiled functions