新しいフレームワークがテーブルからの長い回答生成を改善したよ。
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Yao Wan
新しい方法は、プロジェクト特有のコンテキストとコンパイラのフィードバックを活用してコード生成を強化するんだ。
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AIモデルのトレーニングにおけるコード使用の懸念を探る。
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反実仮想推論は、コードの脆弱性を理解するのを助けるんだ。
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AI生成コードにおける効果的なウォーターマーク手法。
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この研究は、データの視覚化をもっと簡単にするために自然言語を使うことを見てるよ。
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LLMが学術の場での文章や会話をどう変えてるかを探ってる。
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大規模言語モデルは、クリエイティブな評価でコード要約の評価を強化する。
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