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pycomplete
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开发者探索基于CPU的代码补全的自适应混合
一位开发者创建了一个名为pycomplete的代码补全工具，该工具可在笔记本CPU上运行。该工具通过混合n-gram模型、缓存和一个小型Transformer来预测下一个token，混合常数为固定的0.45。实验探索了每个位置可变的混合常数，显示一个Oracle可以将Top-1准确率提高7.05%，但尝试使用缓冲区长度或其他表格策略等特征来捕获路由信号未能带来显著收益。研究表明，测试的特征不携带模型混合的路由信号。
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代码补全工具的幽灵文本功能因自预测差距而评估失败
一位开发者创建了一个名为 pycomplete 的代码补全工具，该工具结合了 transformer 模型、n-gram 模型和缓存。虽然该工具的下一个 token 预测准确率为 54.6%，但其生成“幽灵文本”（多 token 续写）的性能却显著下降至 7%，即十四次尝试中只有一次正确补全。这种差异的出现是因为评估指标是基于人类编写的代码进行训练的，而幽灵文本功能依赖于模型预测其自身生成的输出，这导致在评估这种不同分布时出现性能断崖。