# 📝 Gemini先生への相談:JIT箱論文の充実化 ## 🎯 相談内容 Nyashプロジェクトで「箱理論によるJIT設計」の論文を書こうとしています。ChatGPT5が実装した成果があり、これを学術論文として充実させたいです。 ## 📊 現在の材料 ### 1. 実装の成果 - **箱化による効果**: VM依存からの切り離しが「現実的に」進んだ - **具体的な実装**: JitValue ABI、ハンドルレジストリ、catch_unwind - **実証データ**: 開発速度向上、バグ局所化、テスト容易性 ### 2. 理論的新規性 - **Box-Oriented JIT Design**: 従来の密結合設計vs箱による疎結合 - **Progressive Enhancement**: VMフォールバックから段階的最適化 - **Failure Containment**: panic時の安全なフォールバック ### 3. 論文構成案 ``` 1. Introduction - JIT複雑性の課題 2. Background - 既存JIT設計の問題 3. Box Theory for JIT - 箱理論の適用 4. Implementation - Nyash JITの実装詳細 5. Evaluation - 性能・開発効率の評価 6. Case Studies - 具体的な最適化事例 7. Related Work - 関連研究との比較 8. Conclusion - 貢献と将来展望 ``` ## 🤔 相談したい点 ### 1. **学術的な強化ポイント** - この研究の最も強い「売り」は何でしょうか? - PLDIやOOPSLAに通すために必要な要素は? ### 2. **評価方法の設計** - 「箱化の効果」を定量的に示す良い方法は? - 比較対象(V8、PyPy等)との公平な比較方法は? ### 3. **理論的深化** - 箱理論をより形式的に定義すべきでしょうか? - 数学的なモデル化は必要でしょうか? ### 4. **実装の詳細度** - どの程度のコード例を含めるべきか? - Rustの実装詳細はどこまで必要か? ### 5. **Related Work** - 見落としている重要な関連研究はありますか? - モジュラーコンパイラ研究との差別化は十分でしょうか? ## 📋 追加で準備すべきもの 1. **ベンチマーク結果** - まだ本格的な性能評価をしていません - どんなベンチマークが説得力がありますか? 2. **ケーススタディ** - 分岐最適化、PHI処理の詳細 - どの程度の深さで書くべきですか? 3. **形式的証明** - 安全性の証明は必要でしょうか? - どのレベルの形式性が期待されますか? ## 💡 特に聞きたいこと **「実装駆動の研究」として、理論と実践のバランスをどう取るべきでしょうか?** Nyashは実際に動くシステムで、ChatGPT5が「箱化により現実的に進んだ」と実感を持って語れる成果があります。これを学術的な貢献として最大限アピールするにはどうすればよいでしょうか? --- Gemini先生のプログラミング言語研究の深い知見から、この論文を一流会議に通すためのアドバイスをいただけますか?🐱📚✨