BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-01-23T00:00:00Z DI-BENCH：大规模依赖推断基准测试大型语言模型 💡 原文中文，约700字，阅读约需2分钟。 📝 内容提要 本研究提出了DI-BENCH基准框架，用于评估大型语言模型在依赖推断中的表现。实验结果显示，当前最佳模型的执行通过率仅为42.9%，表明在识别代码库所需组件和包方面仍有很大改进空间。这为软件合成的发展提供了新的视角。 🏷️ 标签 DI-BENCH 依赖推断 基准测试 大型语言模型 评估 软件合成 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
