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رؤى - 軟體開發

訓練資料中的錯誤，例如標籤雜訊、類別不平衡、資料過時和預處理錯誤，會對深度學習模型的訓練行為產生重大影響，導致模型效能降低、不穩定和不可靠。

Newclid 是一個基於 AlphaGeometry 的全新符號幾何求解器，它透過模組化程式碼庫、新的除錯和視覺化工具以及 GeoGebra 整合，顯著提高了使用者友好性和推理能力。

大型語言模型驅動的程式碼輔助工具，如 GitHub Copilot，雖然提升了開發效率，但也帶來了顯著的能源消耗。本文旨在探討影響這些工具能源消耗的關鍵因素，並提出優化配置以實現節能的行動見解。

大型語言模型 (LLM) 在驗證技術系統規格是否符合需求方面展現出潛力，尤其是在使用少量樣本提示的情況下，其準確性可與傳統基於規則的系統相媲美。

本文提出了一種名為 MPDetector 的自動化工具，用於偵測 Python 資料科學函式庫中程式碼與文件之間關於多參數約束的不一致問題。

雖然基於深度學習的代碼審查工具，如ChatGPT Plus，可以識別出大多數被審查者認為有效的程式碼問題，但它們並不能提高發現高嚴重性問題的可能性，也不能節省審查時間，而且可能會讓審查者產生偏見，只關注自動化審查工具所標記的程式碼部分。

隨著生成式人工智慧（GenAI）工具的迅速普及，電腦科學教育需要了解學生如何使用這些工具，以及如何調整教學策略，以培養學生負責任地使用 GenAI 並為未來職場做好準備。

軟體開發者對使用生成式 AI 工具進行程式碼編寫所帶來的授權和版權問題存在廣泛的看法，許多開發者意識到這些複雜法律問題的細微差別和複雜性。

大型語言模型（LLM）的快速發展為開發人員帶來了獨特的挑戰，本研究分析了 Stack Overflow 和 OpenAI 開發者論壇上的貼文，揭示了開發人員在使用和實作 LLM 時遇到的常見困難和問題。

本文提出了一種名為「蹺蹺板」生成機制的創新方法，用於動態和遞迴程式碼生成，解決了大型語言模型在生成大型程式碼專案時面臨的挑戰，例如權杖限制、依賴管理和迭代優化需求。

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