使用编译器反馈对项目级代码环境进行迭代改进以实现精确代码生成

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该研究提出了一种名为 ProCoder 的新方法，通过迭代修复项目级代码上下文中的错误，引导编译器反馈，从而使生成的代码精确无误。实验结果表明，ProCoder 显著改进了基本的大语言模型在生成项目相关代码方面的性能，并持续优于现有的基于检索的代码生成基准。

最新研究发现，大型语言模型（LLMs）能够解释陌生代码库中的代码模块。研究结果显示，即使是较小的开源LLMs也能熟练理解新的代码库，表现出高度熟练度。这为在更具适应性和动态性的编码环境中利用LLMs铺平了道路。

代码生成 大型语言模型 开源LLMs 熟练理解新代码库 编译器 解释代码模块 适应性和动态性编码环境
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