Improving Code Understanding in Large Language Models through Concept-Aware Consistency Learning
通过概念感知一致性学习提高大语言模型中的代码理解能力
AI总结 研究针对大语言模型对基本编程概念理解浅的问题,引入结合概念感知调整的反事实代码增强框架,经多模型和基准综合评估,证明此方法能引导大语言模型增强概念理解,有效提升其在代码相关任务中的表现。
Comments To appear at IJCAI 2026