一位开发者提出了一种评估大型语言模型（LLM）的新方法，该方法侧重于对“不变量”进行评分，而不是仅仅对代码补全进行评分。这种方法旨在识别细微错误，即代码可以编译并看似正常运行，但未能满足关键属性，例如在金融交易中保持正确的余额或在删除重复项时保留顺序。该开发者创建了一个工具，将 LLM 视为不可信的实习生，运行其代码以进行一小组对抗性测试用例，以确保功能正确性并防止静默错误被合并到生产代码中。 AI
影响 这种方法可以通过关注功能正确性而非表面上的编译来生成更健壮的 LLM 代码。
排序理由 开发者观点文章，提出了一种新的 LLM 评估方法。
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