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Boost, Disentangle, and Customize: A Robust Pipeline from System 2 to System 1 for Code Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出BDC框架，以解决大型语言模型在代码生成中的复杂推理和异构数据挑战。通过MC-Tree-Of-Agents算法增强知识探索，利用DisenLora算法进行数据聚类，微调模型，开发定制化问题求解器，为复杂推理任务提供创新解决方案。
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关键要点
- 本研究提出BDC框架，旨在解决大型语言模型在代码生成中的复杂推理和异构数据挑战。
- 通过MC-Tree-Of-Agents算法增强知识探索，提升系统2的能力。
- 利用DisenLora算法进行数据聚类，以微调大型语言模型（LLM）。
- 开发定制化问题求解器，以适应不同输入，提供创新的解决方案。
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