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Unseen Horizons: Revealing the True Capabilities of Large Language Models in Code Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了大规模语言模型（LLMs）在代码生成中的应用，指出评估中的“熟悉性专家”问题。通过引入代码混淆，建立了OBFUSEVAL基准，评估四种LLMs，结果显示混淆后测试通过率平均下降62.5%，揭示了评估方法的不足及改进方向。
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关键要点
- 本文探讨了大规模语言模型（LLMs）在代码生成中的应用。
- 识别了评估过程中的“熟悉性专家”问题及其根源。
- 引入代码混淆的概念，建立了基于混淆的基准OBFUSEVAL。
- 对四种LLMs进行了评估，结果显示混淆后测试通过率平均下降62.5%。
- 突显了当前评估方法的不足及未来改进方向。
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