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论文:大模型代码生成服务的稳定性和可靠性研究

加州大学两名华人学生发表论文《A Study on Robustness and Reliability of Large Language Model Code Generation》,研究了大模型 (LLM) 生成的代码的稳定性和可靠性。 论文提到,生成的代码中滥用 API 可能会导致严重的问题,例如资源泄漏、程序崩溃等。 更糟糕的是,使用 LLM 代码生成服务的用户实际上是最容易受到这些看似正确的代码影响的开发者——他们不熟悉 LLM 生成代码的 API。因此,他们很难分辨出 LLM 生成的代码中存在的误用,这进一步放大了错误代码在实际软件中的应用。 现有的代码评估基准和数据集主要集中在制作编码面试的编程问题等小任务上,但这与开发者向 LLM 寻求实际编码帮助的问题有所偏差。为了弥补这一缺失,研究者在这项工作中提出了一个数据集 RobustAPI,用于评估 LLM 生成的代码的可靠性和稳定性。 他们从 StackOverflow 收集了 1208 个具有代表性的编码问题,涉及到了24 个常用 的Java API 。研究人员总结了这些 API 的常见误用模式,并在当前流行的 LLM...

KubeEdge Sedna v0.6 & Ianvs v0.2 重磅发布:边云协同终身学习全面升级

本文分享自华为云社区《KubeEdge Sedna v0.6 & Ianvs v0.2 重磅发布:边云协同终身学习全面升级》,作者: 云容器大未来 。 本文探讨了边缘智能应用在开放世界问题中的挑战和解决方案,重点介绍了KubeEdge SIG AI发布的KubeEdge Sedna v0.6 及 Ianvs v0.2,这两个开源项目全面提升了边云协同终身学习的功能和性能。边云协同终身学习模仿人类的学习方式,结合云端的知识库和边缘的数据,实现了多任务迁移学习、未知任务的识别和处理、灾难性遗忘的防止等能力。 本文重点展示了本次功能升级的主要内容,包括: 支持非结构化数据场景下的开放世界边云协同终身学习 提供开源数据集、基线算法和评价指标的完整测试套件 针对机器人巡检、自动驾驶等场景,开发了新的未知任务识别和处理能力,包括新样本识别、训练数据生成、多模型联合推理等 一、背景 机器学习技术在过去十年里经历了资本市场的起伏,但始终保持着技术创新的势头。例如,AlphaGo多次战胜世界围棋冠军,AlphaFold预测了98.5%的人类蛋白质结构,ChatGPT聊天机器人的对话能力令人惊叹,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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