【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及软件开发,尤其涉及一种人机混编的软件开发方法。
技术介绍
1、在大数据的驱动下,各种llm(large language model,大型语言模型)软件开开发场景,尤其是gpt类模型展示出了强大的自然语言处理能力,包括代码编写能力。
2、复杂逻辑问题是现有llm的一大挑战,主流的方法是采用prompt+thought将复杂逻辑问题进行分解,其中cot(chain of thought)逐步输出推理的中间状态以提高获得正确推理结果的概率。scot(struct chain of thought)是cot的特殊版本,利用sequence、branch、loop等结构化的中间状态强化了代码生成的功能。cot-sc(chain of thought–self consistency)则采用了多个cot并行计算然后投票表决的方法,提高了生成结果的稳定性。使用多个无关的并行计算,cot-sc花费了较多资源,因此tot(tree of thought)采取了树状可回溯推理的推理状态转换方法,并应用dfs、bfs等算法进行了搜
...【技术保护点】
1.一种人机混编的软件开发方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
3.根据权利要求2所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中根据所述属性标签进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
4.根据权利要求3所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中根据所述属性标签进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
5.根据权利要求4所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所
...【技术特征摘要】
1.一种人机混编的软件开发方法,其特征在于,包括如下步骤:
2.根据权利要求1所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
3.根据权利要求2所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中根据所述属性标签进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
4.根据权利要求3所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述机器人在所述任务池中根据所述属性标签进行任务筛选以识别目标任务并领取包括:
5.根据权利要求4所述的人机混编的软件开发方法,其特征在于,所述将所述可领取任务集根据所述适配度从高到低进行排序之前还包括:
6.根据权利要求5所述的人机混编的软件...
【专利技术属性】
技术研发人员:楚行远,易力,孙冲,马超,李文林,徐境泽,牟常清,俞博瀚,邹逸凡,
申请(专利权)人:智识神工上海信息技术股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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