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本研究解决了大语言模型在编程任务中理解代码的推理和鲁棒性问题。通过采用五种保持语义的代码变异，我们评估了多个最先进的LLM是否能够正确理解Python程序，发现一些模型在61%的案例中基于错误推理作出正确预测，且对代码变异的预测变化显示出其有限的鲁棒性。这一发现对大语言模型在编程领域的有效应用提出了挑战。

本研究针对当前大语言模型训练的理论空白，提出了神经热力学定律（NTL）这一新框架。通过对热力学量及经典热力学原理的分析，研究为学习率调度的设计提供了直观指导，具有重要的理论与实践意义。

本研究解决了大语言模型（LLMs）在生成个性化响应时存在的信息滞后和不准确问题。通过引入检索增强生成（RAG）和知识图谱（KGs），研究展示了如何利用结构化的实时更新事实信息来改善LLMs的输出质量。实验结果表明，该方法在理解个人信息和生成准确响应方面显著优于基准LLMs，同时降低了响应时间。

本研究针对大型语言模型在中文文本处理中的可靠性和泛化能力问题，提出了一种创新的强化学习框架CEC-Zero，使模型能够通过自主学习纠正策略进行自我纠正，无需外部监督。实验结果表明，该方法在精确度和跨领域泛化能力上均优于传统模型，为中文自然语言处理应用的可靠性优化提供了可扩展的解决方案。

本研究评估并扩展了Piatti等人提出的GovSim的发现，该框架旨在评估大语言模型（LLMs）在资源共享中的合作决策能力。研究表明，大模型（如GPT-4-turbo）在有无普遍化原则的情况下均能实现可持续合作，而小模型在没有这一原则时则无法实现，这为大型模型在复杂合作任务中的适应性提供了重要见解。

本研究解决了程序员常常忽视的单元测试设计与实施的复杂性，通过评估大语言模型（LLMs）在自动生成测试用例方面的潜力，提出了一种优化的提示设计，涵盖了等价类和边界值等关键案例。研究发现，LLMs的有效性依赖于精心设计的提示、稳健的实现和精确的需求，同时强调了人工定性分析在单元测试评估中的必要性。

本研究针对当前大语言模型（LLM）服务系统中存在的“前端阻塞”问题，提出了一种新的调度系统ELIS。通过训练响应长度预测器并采用优化的迭代最短剩余时间优先调度策略，ELIS显著提升了推理任务的效率，实验结果显示平均作业完成时间降低了最大19.6%。

本研究解决了大语言模型（LLMs）在战略推理中的代理复杂性对表现的影响。通过比较简单的博弈论模型和不同设计的LLM代理，发现人类启发的认知结构可以增强LLM代理与人类战略行为的一致性，但代理设计复杂性与人类相似性的关系呈非线性，表明LLM能力的关键依赖性。

本文旨在解决使用非物质文化遗产数据微调大型语言模型时面临的偏见、知识继承错误和灾难性遗忘问题。提出了一种新颖的训练方法，结合双向思维链和奖励机制，能够在增强模型的推理能力的同时，提高生成答案的准确性。实验证明，该方法在多个领域具有良好的适应性，并显著提升模型的问答性能。