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DI-BENCH：大规模依赖推断基准测试大型语言模型
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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。
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关键要点
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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。
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DI-BENCH框架包含581个代码库，旨在解决大型语言模型在识别代码库所需组件和包方面的不足。
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实验结果显示，当前最佳模型的执行通过率仅为42.9%，表明在该领域仍有很大改进空间。
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该研究为软件合成的发展提供了新的视角，推动了更强大的软件合成技术的进步。
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