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English(EN) We gave an LLM a structural graph of a codebase before exploring. It used 54% MORE context than without one. Paper + explanation inside [R]

研究发现:LLM使用代码库图上下文量增加54%

研究人员发现,在探索过程中,向大型语言模型提供代码库的结构图,会使其上下文令牌使用量增加54%。该模型在使用图时,比不使用图时进行了更彻底的探索,并浮现了更多细节。这表明结构理解和执行上下文是不同的问题,而图提高了导航信心,从而加深了探索深度。 AI

影响 这项研究表明,为LLM提供结构上下文可以提高其探索能力,可能导致更高效的代码分析和开发工具。

排序理由 该集群报道了一篇技术论文,其中详细介绍了一个关于LLM和代码库图的实验。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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研究发现:LLM使用代码库图上下文量增加54%

报道来源 [1]

  1. r/MachineLearning TIER_1 English(EN) · /u/Altruistic_Night_327 ·

    在探索代码库结构图之前,我们给了一个LLM。它使用的上下文比没有结构图时多了54%。论文+解释在里面[R]

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