代码生成论文_20241021.zip
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上传者:sinat_37574187
更新日期:2024-10-21

10篇代码生成的论文,包括代码评估、代码搜索、代码生成、survey、代码或bug分类

资源文件列表(大概)

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代码生成论文_20241021/
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代码生成论文_20241021/代码或bug分类/
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代码生成论文_20241021/.DS_Store
6KB
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120B
代码生成论文_20241021/代码生成/
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代码生成论文_20241021/代码搜索/
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代码生成论文_20241021/代码或bug分类/.DS_Store
6KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码或bug分类/._.DS_Store
120B
代码生成论文_20241021/代码或bug分类/LLMBRC A large language model-based bug report classification framework.pdf
2.56MB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码或bug分类/._LLMBRC A large language model-based bug report classification framework.pdf
418B
代码生成论文_20241021/代码评估/.DS_Store
6KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码评估/._.DS_Store
120B
代码生成论文_20241021/代码评估/Program Code Generation with Generative AIs.pdf
480.83KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码评估/._Program Code Generation with Generative AIs.pdf
425B
代码生成论文_20241021/代码评估/A_Comparison_of_the_Effectiveness_of_ChatGPT_and_Co-Pilot_for_Generating_Quality_Python_Code_Solutions.pdf
352.52KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码评估/._A_Comparison_of_the_Effectiveness_of_ChatGPT_and_Co-Pilot_for_Generating_Quality_Python_Code_Solutions.pdf
510B
代码生成论文_20241021/代码评估/Comparing large language models and human programmers for generating programming code.pdf
2.04MB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码评估/._Comparing large language models and human programmers for generating programming code.pdf
340B
代码生成论文_20241021/代码搜索/.DS_Store
6KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码搜索/._.DS_Store
120B
代码生成论文_20241021/代码搜索/Multimodal Representation for Neural Code Search.pdf
1019.4KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码搜索/._Multimodal Representation for Neural Code Search.pdf
340B
代码生成论文_20241021/代码模型survey/A Survey on Large Language Models for Code Generation .pdf
2.33MB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码模型survey/._A Survey on Large Language Models for Code Generation .pdf
340B
代码生成论文_20241021/代码模型survey/.DS_Store
6KB
__MACOSX/代码生成论文_20241021/代码模型survey/._.DS_Store
120B

资源内容介绍

题目类型分区摘要精读链接Comparing large language models and humanprogrammers for generating programming code代码评估arxiv评估七种LLMs在生成编程代码方面的性能,探讨不同提示策略对LLMs编码性能的影响,直接比较LLMs与人类程序员的编程能力,评估LLMs在不同编程语言之间生成和翻译代码的能力,以及考察LLMs的计算效率和从过去错误中学习的能力。A Comparison of the Effectiveness of ChatGPT andCo-Pilot for Generating Quality Python Code代码评估会议包括评估ChatGPT和Copilot在解决LeetCode编程问题上的有效性,探讨ChatGPT在接收到反馈后纠正代码的能力,以及其在提高代码质量和性能方面的潜力。Program Code Generation with Generative AIs代码评估MDPI水刊-Algorithms非SCI比较了人类生成的代码

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