Prueba de ediciones especulativas para modelos de código

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. ¿Qué observación clave hace que las ediciones especulativas sean efectivas?
   • La mayoría de los tokens de un archivo editado suelen ser idénticos al original.
   • Los modelos de IA no pueden leer ningún código
   • Los archivos siempre deben regenerarse desde cero.
   • El código no tiene una estructura predecible.
2. ¿De dónde viene el "borrador" en las ediciones especulativas, en comparación con la decodificación especulativa ordinaria?
   • De un pequeño modelo de borrador separado
   • Del código fuente existente que se está editando
   • Del muestreo aleatorio
   • De un revisor humano
3. ¿Cómo produce tokens la decodificación autorregresiva estándar?
   • Muchos tokens en paralelo por pase.
   • Todos los tokens a la vez sin modelo.
   • Una ficha por pase hacia adelante
   • Sólo en un clúster de GPU
4. En los métodos especulativos, ¿qué sucede con una serie de tokens propuestos que el modelo verifica como correctos?
   • Son desechados y regenerados.
   • Se envían a un humano para su aprobación.
   • Provocan un error
   • Se aceptan aproximadamente con un solo pase hacia adelante.
5. Con ediciones especulativas, ¿el costo de generación aumenta más estrechamente con qué?
   • El tamaño de la edición real (las partes divergentes)
   • El tamaño total del archivo.
   • La cantidad de archivos en el repositorio.
   • El recuento de parámetros del modelo.
6. ¿Qué escenario se beneficia MÁS de las ediciones especulativas?
   • Escribir un archivo nuevo desde un búfer vacío
   • Cambiar el nombre de un símbolo en un archivo grande prácticamente sin cambios
   • Respondiendo una pregunta de trivia general
   • Generando un poema corto independiente
7. A code edit changes only one short function in a large file. Where is speculative generation work concentrated?
   • Across every unchanged token in the file
   • In retraining the code model
   • In the divergent edited span that does not match the existing source draft
   • In regenerating the file’s tokenizer vocabulary
8. When speculative verification finds a mismatch with the target model, what should the edit system do?
   • Accept every remaining draft token
   • Discard the entire model checkpoint
   • Replace the target model with the draft
   • Stop accepting that draft prefix and generate the corrected span