基于语言的方法：利用大型语言模型实现物联网系统的宏编程

《ACM Transactions on Internet of Things》：A Language-based Approach to Macroprogramming for IoT Systems through Large Language Models

物联网系统开发中，大语言模型（LLMs）结合宏观编程范式（如聚合计算）可有效解决传统方法仅关注局部设备而忽略全局协同的问题，通过自然语言指定系统级属性，由LLMs生成符合整体行为逻辑的可执行代码，降低分布式IoT系统开发复杂度。

　　

摘要

大型语言模型（LLMs）彻底改变了软件工程领域，尤其是在代码生成方面，它们帮助开发者编写函数或整个程序。然而，当目标领域较为复杂时，代码生成仍然具有挑战性，物联网（IoT）系统就是这样的一个例子。难点在于如何在一个单一的规范中捕捉整个系统的行为。开发者通常只对系统功能的一部分进行建模，主要集中在单个设备的行为或数据处理方面，而这可能无法解决物联网的核心问题，如大规模分布式协调和涌现行为。为了解决这个问题，人们提出了宏编程范式，作为一种更全面地指定物联网系统集体行为的方法。在这些方法中，聚合计算因其能够从自上而下、全局到局部的视角来表达系统级属性而脱颖而出。尽管聚合计算具有潜力，但由于编写和维护此类程序的复杂性，其应用仍然有限。为了克服这些障碍，我们提出了一种基于宏编程的语言方法，该方法利用LLMs来进行物联网代码生成。具体来说，我们利用LLMs的上下文学习能力，引导它们根据聚合计算抽象生成代码。这样生成的代码能够反映系统级的属性，并使开发者无需编写低级代码，只需用自然语言指定所需的全局属性即可。LLMs随后将这些规范转换为可执行的代码，从而促进了物联网系统中集体智能应用程序的开发。