BriefGPT - AI 论文速递
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评估 GPT-4-Vision 在基于 UML 的代码生成中的能力
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4来增强代码自动生成。通过案例研究展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统。最后，利用GPT-4自动生成了Java和Python代码，并对生成代码进行了全面评估。
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关键要点
- 本研究提出了一种敏捷模型驱动开发（MDD）方法，使用OpenAI的GPT-4增强代码自动生成。
- 强调“敏捷性”是对当前MDD方法的重要贡献，特别是在模型变化或需要部署到不同编程语言时。
- 展示了无人驾驶车队的多代理仿真系统作为案例研究。
- 使用统一建模语言（UML）图示构建案例研究的文本表示，并引入两组约束以最小化模型的歧义性。
- 应用对象约束语言（OCL）微调代码构建细节，FIPA本体论用于塑造通信语义和协议。
- 利用GPT-4自动生成Java和Python代码，Java代码在JADE框架中部署，Python代码在PADE框架中部署。
- 对生成代码进行了全面评估，自动生成的代码与预期的UML顺序图完全一致。
- 比较了仅受OCL约束的代码与受OCL和FIPA本体论影响的代码的复杂性，结果表明本体论约束的模型产生了更复杂的代码，但仍可管理。
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