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Helping Large Language Models Improve Code Generation Using Feedback from Testing and Static Analysis

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究探讨了大型语言模型（LLMs）在代码生成中的安全性和正确性问题。通过测试和静态分析，发现提供错误信息后，模型修复缺陷代码的能力显著提升，显示出改进代码生成工具安全性的潜力。

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标签

models 代码生成 大型语言模型 安全性 正确性 缺陷修复
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