开发者对AI工具的使用持续上升,但信任度显著下降。2025年调查显示,84%的开发者使用或计划使用AI工具,但仅29%信任其输出的准确性。这种信任缺口影响企业软件投资决策,开发者希望能验证AI输出并了解潜在错误,企业需通过更严格的采购标准来赢得信任。
本研究提出SLOT方法,解决大型语言模型在生成结构化输出时偏离预定义模式的问题。通过对轻量级模型进行细调,提升了多个大型语言模型的输出准确性和一致性。
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