来自 Hugging Face 的一篇新论文分析了基于大语言模型 (LLM) 的程序修复中代码执行的成本效益。研究发现，虽然基于执行的测试是一种常见做法，但它经常会产生与其收益相抵触的成本。研究表明，LLM 代理会无差别地应用执行，导致在价值不大的任务上浪费资源。该论文建议将执行视为一种具有明确成本效益权衡的资源，而不是一种默认能力。 AI
影响 建议优化大语言模型的执行策略，以降低程序修复任务的成本并提高效率。
排序理由 分析大语言模型能力和成本的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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