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[论文] 使用开发者行为遥测进行预过滤代码建议以优化 LLM 辅助编程
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…
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[Paper] 优化 LLM 代码建议：基于反馈的时序与轻量状态界限
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……
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[Paper] 摘要介导的修复：大型语言模型能否将代码摘要用作程序修复的工具？
大型语言模型（LLMs）即使在基准测试中表现强劲，也常常生成带有细微实现层面错误的代码。这些错误对LLMs来说很难……
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[Paper] 建模神经胶质细胞的生物电状态转变：一种受 ASAL 启发的计算方法用于胶质母细胞瘤的起始
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。
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[论文] 稳健的差分进化通过非线性种群规模缩减和自适应重启：ARRDE 算法
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。