Vasyl Lyashkevych Yaremovych
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研究发现 LLM 开发代理在规范可移植性方面存在困难
一篇新论文探讨了不同大型语言模型 (LLM) 开发代理之间的规范可移植性挑战，并以 Oracle 到 PostgreSQL 数据库迁移为例。研究发现，Amazon Kiro、Google Gemini 和 GitHub Copilot 等代理之间的规范并不普遍兼容，导致转移后实现质量显著下降。该研究表明，不应将规范视为代理中立的，并强调在多代理软件工程工作流中考虑代理特定的解释和基于检索的访问的必要性。
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新模型和基准独立于模型能力评估AI规范质量
研究人员开发了一个形式语义块模型，用于评估规范的质量，独立于AI模型的能力。该模型将规范表示为具有定义关系和规则的结构化组件，并接受机器可检查的条件。创建了一个基于执行的基准测试，通过观察独立实现者之间的一致性来经验性地估计确定性，并以Oracle到PostgreSQL的迁移规范为例进行了案例研究。虽然结果支持确定性作为一个形式概念，但它们表明它不是评估当代LLM实现者的足够独立的指标。
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探索LLM Token优化在Oracle到PostgreSQL数据库迁移中的应用
一篇新研究论文探讨了在数据库迁移任务中，特别是在从Oracle迁移到PostgreSQL时，优化大型语言模型（LLM）Token使用量的策略。该研究识别了高Token消耗和语义漂移等挑战，并评估了十二种Token优化技术。自适应路由被证明是一种有前途的策略，在减少Token量和保持语义方面取得了良好的平衡。
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新框架使用文本规范进行 LLM 驱动的代码再工程
研究人员开发了一个用于 LLM 介导的软件演进的新框架，该框架解决了直接代码到代码转换的挑战。该方法将源代码转换为中性文本规范，在不进行直接语法转换的情况下保留了重要的行为和语义信息。该框架包含提取、验证和生成等多个组件，旨在提供一个可控的再工程过程，最大限度地减少转换损失。