研究人员开发了一个框架，利用大语言模型改进排队仿真模型到可执行代码的翻译。该方法侧重于确保生成的代码准确反映到达、路由和中断的预期逻辑，而不仅仅是实现可执行性。在各种仿真场景中，改编后的模型表现出更高的可靠性和一致性，尽管在复杂的多节点传输方面仍存在挑战。 AI
影响 增强了 LLM 为专业仿真任务生成的代码的可靠性，可能提高排队研究的可重复性。
排序理由 这是一篇发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了 LLM 辅助仿真模型翻译的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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