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文档摘要

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人工智能大模型在代码生成中的应用挑战与优化路径（2025）模板范文

一、人工智能大模型在代码生成中的应用挑战与优化路径（2025）

1.1应用背景

1.2应用挑战

数据质量与多样性

模型可解释性

模型泛化能力

代码质量与安全性

1.3优化路径

数据增强与清洗

模型解释性

模型泛化能力

代码质量与安全性

二、代码生成大模型的性能评估与优化

2.1性能评估指标

代码质量

代码多样性

生成速度

模型泛化能力

2.2评估方法

人工评估

自动化评估

基准测试

2.3优化策略

改进训练数据

优化模型结构

引入强化学习

多模型融合

2.4实践案例

三、代码生成大模型的伦理与合规性考量

3.1