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基于 ts-parser-perl 和 tower-lsp，使用 Rust 构建。通过图遍历（值边、调用流边）来观察“袋”（bags）。 工作原理： - 通过遍历解析树来构建“见证”（witnesses）和“作用域”（scopes）。完全已知的值会获得具体的类型，否则它们会得到一个指向我们拥有的该符号的最后一个“见证”的边。 - 一个工作列表（worklist）运行至不动点：约简器（reducers）折叠（fold）每个符号的“见证”并追逐边。此时，“见证袋”就完成了，可以使用了。 - 所有下游功能都是对“袋”的查询，沿着相关的图边进行。 可扩展性 - 您可以引入自己的 Rhai 插件来快捷处理常见模式（导出器和 OOP 框架），甚至添加新的定义类型（工作任务和 Web 路由）。 构建/查询时序的边区分允许您进行后期绑定类型，这与 Perl 本身的工作方式非常相似：`Foo->new` 无法确定是 Foo 的构造函数还是调用子名 `Foo` 上的方法；后期绑定允许您在工作列表折叠后进行此调用。

我构建了一个实验，使用过拟合的 Transformer 和算术编码来压缩单个文件。 我没有训练模型进行泛化，而是训练了一个 900KB 的 Transformer 来记忆单个文件并预测下一个字节。这些预测