BriefGPT - AI 论文速递
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开放源码的基于人工智能的软件工程工具：协作学习的机遇与挑战
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过系统文献综述研究了大型语言模型（LLMs）在软件工程（SE）中的应用和潜在局限。通过分析229篇研究论文，回答了四个关键研究问题，并探讨了LLMs在SE任务中的特点和用途。同时，还研究了数据收集、预处理和应用的方法，以及优化和评估LLMs性能的策略。通过解决这些问题，勾勒出了当前研究状况，并指出了未来研究的有前景的领域。
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关键要点
- 本文通过系统文献综述研究大型语言模型（LLMs）与软件工程（SE）的交叉领域。
- 分析了2017年至2023年间的229篇研究论文，回答了四个关键研究问题。
- 比较分析了不同用于SE任务的LLMs的特点和用途。
- 详细描述了数据收集、预处理和应用的方法，强调了数据集的重要性。
- 调查了优化和评估LLMs在SE中性能的策略，以及提示优化的常见技术。
- 勾勒出当前研究状况，指出现有研究的不足，并标注未来研究的有前景领域。
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