【新智元导读】大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。浙江大学、新加坡管理大学、加拿大渥太华大学等机构的研究团队，首次对291个用于评估LLMs在软件工程任务中的Benchmark进行了系统综述，为AI4SE社区绘制了一份详尽的「基准地图」与方法指南。 近年来，ChatGPT、Llama等大语言模型在软件工程领域的能力突飞猛进，从需求分析、代码生成到测试与维护几乎无所不能。但一个核心问题是：我们如何客观评估这些模型在不同软件工程任务中的表现？ 为填补这一空白，来自浙江大学、新加坡管理大学、渥太华大学等机构的团队开展了一项系统文献综述，首次全面梳理了291个用于评估大语言模型在软件工程任务中的Benchmark，并从任务覆盖、语言分布、构建方式到未来趋势进行了深入分析。 Python在评估Benchmark中一骑绝尘，主要用于代码生成与推荐类任务；Java、C++、C语言在质量分析与维护任务中占有重要地位；Go、PHP、Ruby等小众语言的Benchmark仍然稀缺。 正如作者所言——当前LLM在软件工程中的应用正处于「黄金发展期」，但真正能驱动其走向工业落地、提升工程可信度的，是那些更真实、更多维、更动态的Benchmark体系。
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? 焦雷森记者 杨力军 摄
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? 陈双权记者 陈坤 摄
? 刘岳峰，河南人，中共党员，毕业于湖南大学法学院经济法专业，曾获湖南大学优秀教师荣誉称号，长期从事学生管理工作，现任学院党务与学生工作办公室主任，个性开朗，热爱运动，如羽毛球等。免费网站在线观看人数在哪软件
