Нейросеть вместо компилятора: попытка собрать полный конвейер от кода до бинарника
Автор статьи экспериментирует с LLM‑моделями, заменяя традиционные этапы компиляции нейросетями, и делится результатами и проблемами проекта.
В статье на Habr AI автор предлагает амбициозную идею – построить полностью AI‑управляемый конвейер компиляции, заменив классические этапы (лексический анализ, синтаксический разбор, оптимизацию, генерацию кода) на современные большие языковые модели. В качестве «компиляторов» использовались несколько публичных моделей, включая GPT‑4, Claude‑3 и открытые модели из HuggingFace.\n\nНа первом этапе нейросеть генерировала токены‑лексемы из исходного кода на C++, после чего другая модель формировала абстрактное синтаксическое дерево (AST). Третий слой – LLM‑оптимизатор – предлагал трансформации кода, аналогичные традиционным оптимизациям, а финальная модель генерировала ассемблерный листинг, который затем компилировался в бинарный файл с помощью обычного ассемблера.\n\nРезультаты показали, что нейросети способны воспроизводить простейшие программы без ошибок, однако при росте сложности кода резко возрастала частота синтаксических и семантических багов. Ограничения токенов (около 8 К) и отсутствие гарантии детерминированного поведения стали главными препятствиями. Автор также отметил проблемы с безопасностью: генерируемый код иногда включал небезопасные конструкции, требующие ручного аудита.\n\nНесмотря на ограничения, эксперимент продемонстрировал потенциал AI‑моделей в автоматизации части компиляционного процесса, особенно в прототипировании новых языков и быстрых проверках идей. Полный набор ссылок и репозиторий с кодом доступен в статье: https://habr.com/ru/articles/1068062/
Для разработчиков AI и студентов это интересный пример применения LLM в системном программировании. Пока нейросети не заменят традиционные компиляторы, они могут ускорить прототипирование и генерировать шаблоны кода, однако требуется строгий контроль качества и безопасность.
