将大型语言模型集成到调试 C 编译器中以生成上下文错误解释
原文约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）在我们的调试 C 编译器（DCC）中生成简单语言的增强型编译器错误解释的方法，通过专家评估，我们观察到 LLM 生成的编译器错误解释在 90% 的编译时错误和 75% 的运行时错误上概念上是准确的，同时新的 DCC 辅助工具已经被学生广泛采用，平均每周有 1047 个独立运行，初步评估显示了使用 LLMs 来补充编译器输出以增强初学者编程教育的潜力。我们将我们的工具作为开源软件提供给社区。
该论文介绍了一种利用大型语言模型（LLM）在调试C编译器中生成简单语言的增强型编译器错误解释的方法。通过专家评估，发现LLM生成的编译器错误解释在90%的编译时错误和75%的运行时错误上概念上是准确的。新的DCC辅助工具已被学生广泛采用，每周平均有1047个独立运行。初步评估显示使用LLMs来补充编译器输出以增强初学者编程教育的潜力。该工具已作为开源软件提供给社区。
