研究：LLM代码生成与修复的推理成本与正确率
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研究：LLM代码生成与修复的推理成本与正确率
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AI 综述
Andie Huang 等人发布研究，在 HumanEval Pro、MBPP Pro 和 BugsInPy 的 866 个 Python 任务、五种模型设置下，考察 LLM 在代码生成与 Bug 修复中的推理成本与正确率关系，核心问题是“更多思考是否值得”。 研究围绕推理轨迹的成本与收益展开，但报道未给出具体结论。
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最新进展10月28日 12:00
更多思考是否值得？LLM 在代码生成与修复中的推理成本与正确率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.SE更多思考是否值得？LLM 在代码生成与修复中的推理成本与正确率
论文在 HumanEval Pro、MBPP Pro 和 BugsInPy 的 866 个 Python 任务上考察 LLM 推理轨迹的成本与收益。
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