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Lukas Twist
Lukas Twist
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研究发现 LLM 在代码生成中会幻觉出不存在的库
arXiv 上发表的一项新研究详细介绍了大型语言模型 (LLM) 在生成代码时幻觉出不存在的库的风险。研究人员发现，开发者提示中的变化，包括拼写错误和虚构的库名称，会以很高的比率触发这些幻觉，可能导致构建失败和安全漏洞。为解决此问题，该研究引入了 LibHalluBench，这是一个用于系统评估这些库幻觉的基准，并强调了对安全措施的迫切需求。
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研究发现大型语言模型过度使用流行库和Python
一项新研究显示，大型语言模型（LLMs）表现出对流行库和编程语言的强烈偏好，即使存在不太常见或更合适的选项，它们也经常选择这些流行选项。研究发现，LLMs 频繁过度使用 NumPy 等库，偏离最优解决方案的发生率高达 45%。此外，Python 仍然是 LLMs 的主要语言选择，即使在 Rust 等语言更适合高性能任务的情况下也是如此。