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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。

本文旨在提出一個通用的物聯網軟體架構，強調以品質屬性驅動設計的重要性，並探討邊緣運算、微服務和事件驅動架構等關鍵風格，以實現可擴展、可靠且易於維護的物聯網系統。

儘管較小型語言模型在程式碼生成方面展現潛力，但其產生的程式碼在功能正確性和品質方面仍存在顯著問題，尤其在經過量化處理後，更突顯出這些模型在實際軟體開發應用中的局限性。

程式碼可讀性評估因開發者而異，本研究提出了一種利用協同過濾方法校準大型語言模型評估結果，實現個人化評估，從而提高程式碼可讀性評估的準確性。

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