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实体 Planning-before-Trial

Planning-before-Trial

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  1. RESEARCH · CL_22144 ·

    新方法提升LLM代码生成效率与理论

    研究人员开发了提高大型语言模型（LLM）代码生成效率的新方法。其中一种方法是“试后规划”（Planning-after-Trial, PaT），它仅在初始生成尝试失败时才调用规划器，从而显著降低了计算成本。另一项研究为面向测试的代码生成提供了理论框架，分析了反向提示（backprompting）等策略，并提出了改进任务描述的方法。