NAACL

CODESIM: Multi-Agent Code Generation and Problem Solving through Simulation-Driven Planning and Debugging

CODESIM: 通过仿真驱动的规划与调试进行多智能体代码生成与问题解决

Md. Ashraful Islam, Mohammed Eunus Ali, Md Rizwan Parvez

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） 纠错

AI总结 CODESIM提出了一种基于仿真的多智能体代码生成框架，通过仿真验证和内部调试提升代码生成能力，在多个基准测试中取得新高成绩。

Comments Accepted in NAACL 2025 Findings

$\mathcal{S}^2$IT: Stepwise Syntax Integration Tuning for Large Language Models in Aspect Sentiment Quad Prediction

$\mathcal{S}^2$IT：面向大语言模型的方面情感四元预测的分步语法整合调优

Bingfeng Chen, Chenjie Qiu, Yifeng Xie, Boyan Xu, Ruichu Cai, Zhifeng Hao

机构 * School of Computer Science, Guangdong University of Technology（广东技术大学计算机科学学院） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Science, Shantou University（汕头大学理学院） 纠错

AI总结 本文提出S^2IT框架，通过分步调优整合语法结构信息，提升大语言模型在方面情感四元预测中的性能，实验表明其在多个数据集上表现优异。

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