本研究提出生成基准（GBCV）方法，评估大语言模型（LLMs）生成测试用例的能力。结果显示，GPT-4o在复杂程序结构上表现优异，但在简单条件下的边界值检测中，各模型均表现良好，而在算术计算方面则面临挑战。研究揭示了LLMs的优势与局限性。

该研究调查了语言模型在预测和问题解决能力方面的应用，以及在算术计算和内部信息处理方面的推广能力。研究结果支持了语言模型在适当的内部表示映射后，类似于编码-回归-解码机器的工作方式。

本文介绍了针对低精度计算的开源FPGA实现的算术计算，支持Open Compute Project MX标准中的格式和算术运算，展示了在FPGA上使用非原生支持格式的MX具有良好效果，使得FPGA在灵活性和占用面积方面具有优势。

该研究调查了语言模型在预测和问题解决能力方面的应用，以及在算术计算和内部信息处理方面的推广能力。研究结果支持了语言模型在数值空间中进行计算的假设。

该研究调查了语言模型在预测和问题解决能力方面的应用，以及在算术计算和内部信息处理方面的推广能力。研究结果支持了语言模型在数值空间中进行计算的假设。