作者提出了一种方法，通过将大型语言模型（LLM）排除在直接执行路径之外，来确保确定性代码的执行。该方法利用异步缓冲区和严格的边界来管理模型建议与最终代码处理之间的交互。目标是利用LLM进行代码生成或建议，同时保持可预测和可靠的软件行为。 AI
影响 这种方法可能导致LLM生成的代码在生产系统中得到更可靠的集成。
排序理由 该条目是一篇讨论涉及LLM的软件开发技术方法的观点文章。
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作者提出通过隔离LLM来实现确定性代码执行
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报道来源 [1]
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模型提出，确定性代码处理
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