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公开(公告)号：CN120085846A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510261501.3
申请日：2025-03-06
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F8/33 , G06F11/3668 , G06F11/362
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应规划框架的代码生成优化方法，包括如下步骤：编码者基于用户输入的任务描述x，生成对应的代码解决方案C1；评估者对C1进行测试并获取测试结果T1；若测试通过则评估者直接输出C1作为结果，否则将C1和T1一并输出给后续的调试者；调试者根据T1中包含的错误信息修复C1中的错误，得到处理后的代码C2；然后评估者对C2再次进行测试并获取测试结果T2；若通过则模型将直接输出C2，否则会将错误信息输出给规划者；规划者分析x和T2中的错误信息生成计划P；随后编码者根据x和P生成新的代码方案C′1，随后开始测试——修复流程的循环，直至代码测试通过或达到循环次数上限。本发明模型扩展了对生成代码的适用范围，而且优化效果更显著。
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公开(公告)号：CN119127155A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411271194.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂编程场景的智能编程模型优化方法，该方法包括可视化交互界面，任务处理器，子组件管理器和模型库；任务处理器包括需求识别模块、任务分解模块、组件编排模块；子组件管理器包括用于生成补全代码的代码生成补全组件、用于解释代码功能作用及详情信息的代码摘要解释组件、用于生成单元测试代码及测试用例的测试用例生成组件、用于进行漏洞检测定位并生成对应解决方案的代码漏洞检测组件、用于检查代码质量问题和不良编程习惯并生成优化建议的代码质量检测组件。本发明能够有效提高在复杂编程场景下解决问题的成功率、能够更好地分配计算资源提高智能编程模型效率、能够提高智能编程模型的扩展性和可维护性。
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公开(公告)号：CN118332082A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410429022.3
申请日：2024-04-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习技术的代码摘要增强代码搜索方法，包括如下步骤：获取代码搜索数据集；通过微调后的代码总结模型对所有代码字段生成代码注释，存储为注释字段；采用对比学习技术基于代码搜索数据集中的训练数据微调embedding模型；使用微调后的embedding模型生成注释特征向量；初始化faiss向量数据库并且将生成的注释特征向量存储到faiss本地向量数据库，构建注释字段到代码片段的映射；使用微调后的embedding模型生成查询特征向量；计算查询特征向量与所有注释特征向量的余弦相似度，应用MMR算法重排序得到注释答案列表，将注释通过faiss数据库映射为推荐代码片段列表。
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公开(公告)号：CN118863009A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410966801.7
申请日：2024-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应知识蒸馏的代码生成模型训练方法，该方法包括获取并格式化训练数据集，输入模板至生成器模型以产生预测结果，随后对学生模型和教师模型的输出结果进行软化处理，利用Softmax函数结合温度参数T获取概率分布。通过归一化处理得到归一化逻辑值，结合反向和正向KL散度，计算出自适应知识蒸馏损失函数，使用dam优化算法更新学生模型参数，并在每次参数更新后进行前向传递，评估模型的预测输出和损失值，确保训练的收敛性和稳定性。本发明还提供了详细的计算公式和模板内容，确保了方法的可实施性和有效性。通过本方法，可以显著提升模型在资源受限设备上的性能，同时保持高效的本地部署能力。
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