主要来源arXiv: DeepSeek
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LLM能否从代码提交中提取架构设计决策
研究使用Gemini 3 Pro、DeepSeek R1、Kimi K2和Qwen3四种大模型，从30个开源项目的开发者提交中提取架构设计决策(ADD)。所有模型的BERT-F1分数均超过0.81，少样本提示使Gemini的BERT-F1从0.828提升至0.847。但生成的ADD通常过长、过于关注实现细节，且缺乏决策背后的理由。
当前结论
研究测试了四种大模型从代码提交中提取架构设计决策的能力，发现虽有一定效果但仍有改进空间。
2 个信源58° AI 热度最后更新 2026/9/3 11:54:27
证据链
2 个信源相关来源 1Julien Chaumond
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