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LLM通过迭代反馈和效率关注改进代码生成

研究人员正在探索新的方法来提高大型语言模型（LLM）生成代码的可靠性和效率。一项研究侧重于迭代反馈循环，利用编译器错误消息和测试用例结果来帮助LLM改进其代码，其中推理模型比非推理模型显示出显著的改进。另一篇论文介绍了一个名为SwiftTrans的框架，旨在提高LLM翻译代码的功能正确性和运行时效率，解决了LLM生成的程序可能比人类编写的程序慢的问题。第三种方法通过选择性地生成代码并使用自动生成的单元测试来评估和控制正确性来解决代码幻觉问题。