[Paper] 少提示,多微笑:使用语义工程取代提示工程的 MTP
AI 集成编程正逐渐成为构建具备大型语言模型(LLM)的智能系统的基础范式。最近的方法,例如 M...
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Recent advancements in large language models (LLMs) have shown very impressive capabilities in code generation across many programming languages. However, even ... 近期在大型语言模型(LLMs)方面的进展显示出在多种编程语言的代码生成上非常令人印象深刻的能力。然而,即使……
近年来,机器学习和深度学习通过推动图像分类、语音识别和异常检测等领域的进步,取得了显著的成果。
对候选解表示的恰当选择对于进化算法及相关元启发式方法的效率至关重要。我们关注……
Linux 内核演进通过 API/ABI 变更、语义转变以及安全强化更新破坏驱动程序。我们介绍 **DRIVEBENCH**,一个可执行的语料库……
我们提出了一个新颖的框架,将大型语言模型(LLMs)集成到 Git bisect 过程中,以实现语义故障定位。传统的 bisect 假设……
大型语言模型(LLMs)正日益被集成到代码编辑器中,以提供 AI 驱动的代码建议。然而,许多这些建议被忽视、重新…
大型语言模型(LLMs)通过生成上下文感知的建议,彻底改变了代码自动补全。然而,何时向用户展示这些建议仍是一个挑战……
理解胶质母细胞瘤(GBM)如何从最初健康的胶质组织中出现,需要整合生物电、代谢以及多细胞动力学的模型。
本研究的动机来源于有界约束问题数值优化中的鲁棒性问题:许多在特定基准上表现良好的算法,在稍作扰动的相同问题上可能会出现剧烈失败。我们提出了一类新算法,采用一种简单而有效的保障机制,基于类似信赖域的步长控制。该方法在理论上进行了分析,在标准假设下证明了全局收敛性,并在一套测试问题上展示了其实践性能,包括合成问题和真实案例。数值实验表明,所提方法在不牺牲效率的前提下显著提升了鲁棒性。