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AICoderEval: 大型语言模型的 AI 领域代码生成改进
自动代码生成，面向真实世界任务的 AICoderEval 数据集评估了大型语言模型的任务特定代码生成能力，并提出了基于代理机制的框架 CoderGen，通过增强模型和构建 AICoderEval 提高了 LLMs 的任务特定代码生成能力，A
PDFa month ago
自动提取伪代码的扩展规模
通过从 arXiv 论文中提取近 320,000 个伪代码示例，我们创建了一个庞大的伪代码集合。我们的方法包括一个定制化的提取机制和一个基于随机抽样的验证机制，以优化覆盖范围并检查准确性和可靠性。同时，通过聚类和统计分析，我们提供了对常见伪
PDFa month ago
评估 GPT-4-Vision 在基于 UML 的代码生成中的能力
本研究初步评估了先进的神经网络在自动化代码生成方面的能力，通过转换统一建模语言（UML）类图为 Java 类文件，GPT-4-Vision 模型在处理单一类 UML 图方面表现出较高的成功率，但在处理多类别 UML 图时性能较弱，需要进一步
PDF2 months ago
使用编译器反馈对项目级代码环境进行迭代改进以实现精确代码生成
该研究提出了一种名为 ProCoder 的新方法，通过迭代修复项目级代码上下文中的错误，引导编译器反馈，从而使生成的代码精确无误。实验结果表明，ProCoder 显著改进了基本的大语言模型在生成项目相关代码方面的性能，并持续优于现有的基于检
PDF3 months ago
语言编码：机器学习流水线中的变革性代码生成的协同框架
通过 Linguacodus 框架，将自然语言描述无缝转化为可执行代码，实现了自动化代码生成，为机器学习在各个领域的应用带来了巨大的潜力。
PDF4 months ago
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
PDF5 months ago
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。
PDF6 months ago
测试在不同级别的提示特异性下进行的代码生成的 LLMs
评估了各种 LLM 在生成 Python 代码方面的性能，揭示了创建准确的 Python 函数的理想提示策略。
PDF8 months ago
编码语义与 LLMs 的桥梁：用于代码生成的语义思维链路提示
本文提出了一种名为 SeCoT 的语义 “思维链” 方法，通过引入代码的语义信息，指导大型语言模型考虑和整合语义信息，以提高代码生成的准确性。实验结果表明，SeCoT 在大型模型和代码生成方面取得了最先进的性能提升。
PDF9 months ago
利用大型语言模型进行代码生成的参数高效微调技术探究
通过对大规模语言模型进行参数高效微调技术的研究，本文在自动化代码生成场景下全面研究了这些技术对大规模语言模型的影响，实验结果表明这些技术在减轻计算负担和提高性能方面表现优越，为软件工程场景中的更广泛应用开启了机会。
PDF10 months ago
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。
PDFa year ago
Python 函数和文档字符串的平行语料库，用于自动化代码文档和代码生成
本论文介绍了一个由十万个 Python 函数及其文档字符串（docstrings）组成的大型多样并行语料库，用于自然语言生成代码和代码文档生成任务的基线结果是经过神经机器翻译获得的。
PDF7 years ago