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⼤模型辅助需求代码开发
⸺探索提升核⼼编码任务⽣成效果的⽅法
演讲⼈：路宁
⽬录
⼤模型辅助开发⽣态依赖经验知识的编码任务实验
开发真实需求的挑战知识分类及提⽰词框架
切换到知识⽣产和消费的思维框架⼤模型辅助开发的实⽤形态
⼤模型辅助开发⽣态-任务全貌
利⽤⼤模型的模式：
⼤模型辅助开发⽣态-主⼲任务相关应⽤现状
⼿搓⼤模型
⼤模型辅助开发⽣态-了解测评背后的任务
GithubCopilot的实验HumanEval评估数据
较为独⽴的函数级任务
任务是⽤JS开发⼀个WebServer
得出结论-效率提升55%
⼤模型辅助开发⽣态-了解测评背后的任务
SWE-Bench
Lite评估集有300个case，18%仅1⾏改动，
30%在2⾏以内，20+⾏改动的占7.3%。
被解决的问题集中在评估集中的简单任务。
项⽬都是纯python的库，如django和pytest。
开发真实需求的挑战-看⼀个例⼦
⽤最好的模型⼿⼯实验才能得到最好的
⽣成效果。
⽬录结构+代码⽂件+任务描述作为提⽰
词的起点。
选个真实需求，⼈⼯做任务的规划。
实现步骤类似粗粒度的伪码，包含：
改动⼊⼝或函数签名及输⼊输出格
式：如何与现有代码集成。
复⽤的约束：遵循设计约束，⽽⾮
新写⼀套。
新能⼒实现的提⽰：提⽰⽐较难的
细节。
开发步骤提⽰的⾜够细⽣成的效果就⾜
够好，但是...
开发真实需求的挑战-分析任务难度
⼤模型能⼒：规划推理、指令遵从、窗⼝⻓度、注意⼒、输出倾向等
切换到知识⽣产和消费的思维框架
依赖经验知识的编码任务
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