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使用大型语言模型在交互式机器学习 notebook 中建议代码编辑

💡 原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要

本研究探讨了交互式计算笔记本（如Jupyter）中的代码编辑问题，分析了48,398个编辑的数据集。结果显示，编辑行为通常高度局部化，大型语言模型在性能上优于小型模型，但准确性仍需提升，强调了上下文信息的重要性。

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标签

上下文信息 交互式计算笔记本 代码编辑 大型语言模型 机器学习 编辑行为
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