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WebGen-Bench
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Super Library Agent 解决多应用开发中的 LLM 代码冗余问题
研究人员推出了 Super Library Agent (SLA) 框架,以解决 LLM 驱动的软件开发中的效率低下问题。该代理按顺序生成多个相关应用程序,将共享代码提取到一个中央“Super Library”中,以避免冗余和结构侵蚀。SLA 方法采用候选引导提取和上下文感知迁移,与逐个应用程序的朴素工作流程相比,显著减少了冗余代码并提高了维护效率。在 WebGen-Bench 和 PaperBench 上的评估表明,在不损失准确性的…
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WebGrader 使用自演进评分器训练用于 Web 开发的大语言模型
研究人员推出了一种新颖的系统 WebGrader,旨在训练用于 Web 开发任务的大语言模型。这种自演进程序化评分器可自动从网站请求生成交互流程,并将其表示为可执行的 Flow Contracts。通过分离测试规划、动作接地、证据收集和语义判断,WebGrader 确保仅在观察到完整转换后才发出判决,从而提高了 WebGen-Bench 和 WG-core-250 等基准的函数成功率。