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RepoExec
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新的RepoExec基准测试揭示LLM在代码依赖准确性方面存在困难
来自FPT Software AI Center的一篇论文介绍了一个名为RepoExec的新基准测试，该测试通过考虑正确性和依赖调用率来评估大型语言模型在代码生成方面的能力。基准测试显示，当前模型在准确利用提供的依赖项方面存在困难，许多模型未能调用正确的依赖项或重写现有函数而不是解决问题。研究还发现，仅提供函数签名和文档字符串而不提供函数体，可能导致模型将任务误解为少样本示例，从而生成空代码或错误代码。
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新的ACToR框架通过定位关键标记来增强AI代码生成
研究人员开发了一个名为ACToR（自适应关键标记感知检索）的新框架，以改进仓库级代码生成。该方法在代码生成过程中识别关键标记，如果这些标记生成不正确，可能导致重大的功能故障。ACToR针对这些关键标记触发仓库上下文的定向检索，从而提高生成代码的准确性和一致性。在RepoExec和CoderEval基准测试上的评估表明，ACToR优于现有的最先进方法，并显示出显著的性能提升。