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学校教室里可以插自己电脑吗从需求分析到代码生成,尝尝惭都能干点啥?一文读懂291个软工叠别苍肠丑尘补谤办!

【新智元导读】大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节,从需求分析到代码生成,再到自动化测试,几乎无所不能,但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」,一直缺乏系统、权威的评估工具。浙江大学、新加坡管理大学、加拿大渥太华大学等机构的研究团队,首次对291个用于评估LLMs在软件工程任务中的Benchmark进行了系统综述,为AI4SE社区绘制了一份详尽的「基准地图」与方法指南。 近年来,ChatGPT、Llama等大语言模型在软件工程领域的能力突飞猛进,从需求分析、代码生成到测试与维护几乎无所不能。但一个核心问题是:我们如何客观评估这些模型在不同软件工程任务中的表现? 为填补这一空白,来自浙江大学、新加坡管理大学、渥太华大学等机构的团队开展了一项系统文献综述,首次全面梳理了291个用于评估大语言模型在软件工程任务中的Benchmark,并从任务覆盖、语言分布、构建方式到未来趋势进行了深入分析。 Python在评估Benchmark中一骑绝尘,主要用于代码生成与推荐类任务;Java、C++、C语言在质量分析与维护任务中占有重要地位;Go、PHP、Ruby等小众语言的Benchmark仍然稀缺。 正如作者所言——当前LLM在软件工程中的应用正处于「黄金发展期」,但真正能驱动其走向工业落地、提升工程可信度的,是那些更真实、更多维、更动态的Benchmark体系。

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? 席永才记者 张荣钦 摄
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? 张广海记者 郜东河 摄
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