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HumanEval-X
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新方法促进小众编程语言的多语言代码翻译
研究人员开发了一种改进多语言代码翻译的新方法，特别适用于并行数据稀缺的小众编程语言。他们的方法利用基于执行监督的强化学习来生成和优化翻译候选。该技术使用 Qwen-3.5 4B 和 9B 模型在一个名为 HumanEval-X++ 的新基准上进行了评估，证明了翻译质量的显著提高，尤其是在中等层级的语言方面。
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通过反馈指导大型语言模型使用单例设计模式
一篇新的研究论文探讨了指导大型语言模型（LLMs）将软件设计模式（特别是单例模式）融入生成代码的方法。该研究使用四种提示策略（指令、二进制自动反馈、扩展自动反馈和少样本提示）对13个LLMs在164个Java编码挑战中进行了评估。结果表明，迭代式二进制反馈通常是使LLMs符合单例模式同时保持或提高代码功能的最有效策略。值得注意的是，Llama 3.3在仅使用指令或结合二进制反馈的指导下，实现了100%的单例生成，并通过测试的比例提高了…