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Copilot 优化：解决 Copilot 生成的 Python 代码中的代码异味
Python 编程中，GitHub Copilot 等人工智能工具在检测和修复代码异味方面具备一定的潜力，但对于 Copilot 生成的 Python 代码中存在的代码异味及其修复效果还需进一步研究。
PDF5 months ago
评估大型语言模型对代码可维护性的能力
通过控制代码的逻辑行数 (LLOC)，LLMs 计算出的交叉熵是一种可预测可维护性的指标，但是在类级别上，仅仅以此准则可能不足以预测维护性，需要进一步研究以充分利用此信息。
PDF5 months ago
适配器效率的全面分析
通过对多个 adapter、任务和语言在有监督和跨语言零 - shot 设置中进行广泛实验，作者发现对于自然语言理解任务，adapter 的参数效率并不会转化为与全微调一样的效率优势。同时，使用多任务训练通过全微调也能达到与 adapter
PDFa year ago
基于多准则决策分析的 SMP 模型不确定性去除方法
本研究旨在基于 TOPSIS 方法，设计一种结构化的方法，以预测异构自动化软件的可维护性并发现 GARF 技术表现最佳。
PDF2 years ago
AAAI构建可靠的深度学习系统
介绍了人工智能技术的广泛应用和存在的问题，并提出了对 “AI 工程” 学科的需求，探讨了相关概念和需要解决的关键挑战。
PDF5 years ago
AAAI神经网络学习中复杂性管理的一种手段：模块化
提出一种模块化的神经网络设计方法，将神经网络分解为控制模块和多个实现基本操作的功能模块，以提高训练速度、训练稳定性和可维护性，并通过比较整体和模块化神经网络在排序问题上的表现来说明模块化概念，同时讨论了在模块化神经网络中出现的一些问题。
PDF5 years ago