Jul, 2023

探索和表征用于嵌入式系统开发和调试的大型语言模型

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TL;DRLLMs like GPT-4 show exceptional cross-domain understanding and reasoning for embedded systems development, producing fully correct programs, functional interfaces, register-level drivers, code for LoRa communication, and context-specific power optimizations, resulting in improved productivity and success rate using an AI workflow.
llmsembedded systemsgpt-4software developmentai workflow
发现论文，激发创造
  • LLM4PLC：工控系统中基于大型语言模型的可验证 PLC 编程

    提出 LLM4PLC 的用户引导迭代流程，通过用户反馈和外部验证工具来改善大型语言模型（LLM）生成的代码的可验证性，提高成功生成的比例并提高代码质量。

    Jan, 2024

  • ChipGPT：自然语言硬件设计有多远

    本文旨在演示通过大型语言模型与自然语言交互实现高效逻辑设计的自动化设计环境，其中展示了一个基于大型语言模型的四阶段零代码逻辑设计框架，并证明相较于现有工作及单一大型语言模型，ChipGPT 提高了可编程性、可控性和设计优化空间。

    May, 2023

  • 大型语言模型在初级编程教育中的应用：ChatGPT 的性能和对评估的影响

    该论文研究了大型语言模型（LLMs）ChatGPT-3.5 和 GPT-4 在解决入门级编程任务中的表现，并根据表现得出了利用 LLMs 进行教学场景和评估格式的暗示。研究选取了来自免费网站 CodingBat 的 72 个针对初学者的 Python 任务，使用完整任务描述作为 LLMs 的输入，通过 CodingBat 的单元测试评估生成的回复。此外，还分析了文本解释和程序代码的普遍可用性。结果显示得分高，正确响应率为 94.4％至 95.8％，同时文本解释和程序代码的可用性可靠，从而为将 LLMs 纳入编程教育和评估中打开了新的途径。

    Aug, 2023

  • GPT-4 作为研究人员和计算软件之间的接口：提高可用性和可重复性

    GPT-4 在计算材料科学中应用可以解决科学软件采用自定义输入语言的挑战以及由于描述模拟方法不足导致的研究结果复现性差的问题，通过生成正确的输入文件和详细的计算任务描述，减少研究者常规任务、加速新用户培训并提高结果可复现性。

    Oct, 2023

  • 大型语言模型生成程序代码的系统评估

    GPT-4 在生成编程代码方面表现优异，优于其他大型语言模型，具备在不同编程语言之间翻译和学习的强大能力，同时具备与人类程序员相当的代码生成效率，表明其在编程代码生成和软件开发中具备可靠的助手潜力。

    Mar, 2024

  • 评估大型语言模型在课堂对话分析中的应用

    该研究探讨了大型语言模型（LLM），特别是 GPT-4，在课堂对话分析中的应用，这是教学诊断和质量改进的关键研究任务。研究发现传统定性方法在教育研究中具有知识密集和劳动密集的特点，调查了 LLM 在简化和增强分析过程方面的潜力。通过对中学的数据集进行分析，包括数学和语文课堂的对话，该研究对人工编码的对话进行了评估，并使用定制的 GPT-4 模型进行了分析。该研究重点比较了手动注释和 GPT-4 输出，以评估其在教育对话分析中的有效性。评估了 GPT-4 的时间效率、编码者间一致性和编码者间可靠性。结果表明，使用 GPT-4 能够显著节省时间，并且模型与人工编码者之间具有高度的一致性，尽管在某些代码上存在差异。这些发现凸显了 LLM 在教学评估和促进方面的巨大潜力。

    Feb, 2024

  • 基于算法问题的 GPT-4 评测：对提示策略的系统评估

    GPT-4 在具有可控问题难度的三个算法任务中通过先进的提示技术展现了优越的准确性，证明了先进的大型语言模型在需要系统化泛化的挑战性任务中具备很强的基准性能。

    Feb, 2024

  • 偶尔安全性：代码生成助理的比较分析

    大型语言模型 (Large Language Models，LLMs) 被广泛应用于各种应用中，代码生成作为一个显著例子。本文聚焦于确定和理解在真实场景中，LLMs 可有效且安全地用于生成高质量代码的条件和环境。通过对四个先进的 LLMs (GPT-3.5 和 GPT-4，ChatGPT，Bard 和 Gemini) 进行比较分析，使用 9 个不同任务评估每个模型的代码生成能力。我们将研究情境化，以代表日常工作中开发人员使用 LLMs 执行常见任务的典型用例。此外，我们强调安全意识，通过使用我们的开发者角色的两个不同版本来表示。总共我们收集了 61 个代码输出并分析了其功能性、安全性、性能、复杂性和可靠性等方面。这些洞见对于理解模型的能力和限制非常重要，并指导未来在自动化代码生成领域的开发和实际应用。

    Feb, 2024

  • 使用 ChatGPT 3.5 进行代码生成的十种编程语言的比较研究

    研究 ChatGPT 3.5 模型在编写代码方面的能力，评估其在 10 种编程语言和 4 个软件领域中生成代码片段的熟练程度，并发现了模型的主要意外行为和限制，旨在寻找发展的潜在领域，并检查自动生成代码对编程语言和技术行业发展的影响。

    Aug, 2023

  • 基于维基百科风格的调查问卷生成的大型语言模型：在 NLP 概念上的评估

    通过对计算机科学 - NLP 领域的 20 个选定主题进行研究和评估，本文证明了 GPT-4 相对于 GPT-3.5 在产生简明调查文章方面的成功，并揭示了 LLM 在特定领域应用中存在的问题和短板。

    Aug, 2023