English(EN) Characterizing Overconfident Failure in LLM-Based Code Generation

新的arXiv研究强调了LLM代码生成中的过度自信失败

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-09 04:00

arXiv上的一篇新研究论文探讨了用于代码生成的大型语言模型（LLM）的过度自信问题。研究发现，不正确的代码常常以高度自信的方式生成，使得使用现有的不确定性指标难以将其与正确代码区分开来。即使是指令调优和常见的缓解策略也未能持续解决这种过度自信的失败模式，这表明模型内部的隐藏表征可能包含更可靠的正确性信号。 AI

影响强调了LLM代码生成中的一个关键可靠性问题，表明当前方法不足以确保正确性。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Ravishka Rathnasuriya, Wei Yang · 2026-10-09 04:00

LLM 代码生成中过度自信失败的特征分析

arXiv:2610.11300v1 Announce Type: cross Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used for automated code generation, but generated programs can appear syntactically plausible while still failing execution-based correctness checks. Existing validation methods, such …

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