BriefGPT - AI 论文速递
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评估大语言模型测试用例生成能力的系统方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出生成基准（GBCV）方法，评估大语言模型（LLMs）生成测试用例的能力。结果显示，GPT-4o在复杂程序结构上表现优异，但在简单条件下的边界值检测中，各模型均表现良好，而在算术计算方面则面临挑战。研究揭示了LLMs的优势与局限性。
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关键要点
- 本研究提出生成基准（GBCV）方法，评估大语言模型（LLMs）生成测试用例的能力。
- GPT-4o在复杂程序结构上表现优异。
- 在简单条件下的边界值检测中，各模型均表现良好。
- 在算术计算方面，各模型面临挑战。
- 研究揭示了LLMs的优势与局限性，并提供了后续改进的方向。
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