GPT-4的API误用率超过62%，代码生成的可靠性成为关注焦点

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大型语言模型（LLM）的能力非凡，能够根据用户需求生成定制代码，但其API误用率超过62%。尽管LLM生成的代码可以执行功能，但由于缺乏稳健性和可靠性，可能导致严重的潜在风险，比如内存泄漏和程序崩溃。为了评估LLM生成的代码的可靠性和稳健性，加州大学圣迭戈分校的研究者提出了RobustAPI框架，通过使用抽象语法树（AST）来分析生成的代码并与预期的API使用模式进行比较。他们从Stack Overflow收集了Java的代表性问题，并对LLM的性能进行了全面分析。研究者总结了常见的API误用情况，并提出了改进的方向。这项研究的结果将有助于提高LLM代码生成的质量和可靠性。
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