Unseen Horizons: Revealing the True Capabilities of Large Language Models in Code Generation

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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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