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✨ 方法 为了验证CodeAgent在自动化代码审查中的有效性，作者团队设计了以下方法： ① 多代理系统设计：CodeAgent包括多个扮演不同角色的代理，如代码提交者、审查者、决策者（例如CEO、CTO）和监督代理（QA-Checker）。这些代理通过协作完成代码审查过程中的各项任务。② 一致性与格式检测：在提交信息与代码更改一致性检测以及格式一致性任务中，CodeAgent也表现优异，超过了其

在这项工作中，来自上海财经大学的研究团队及其合作者提出了专为金融领域设计的推理大语言模型 Fin-R1，其采用两阶段架构，利用了基于 DeepSeek-R1 蒸馏和处理的金融推理数据集。通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练，Fin-R1 在一系列金融推理任务中的性能接近于参数规模为 70 亿的 DeepSeek-R1。在 FinQA 和 ConvFinQA 任务中，Fin-R1 在评估的

② 一致性与格式检测：在提交信息与代码更改一致性检测以及格式一致性任务中，CodeAgent也表现优异，超过了其他现有工具，尤其在格式一致性检测中，CodeAgent的召回率为89.34%。② 代码审查任务：CodeAgent在四个主要任务上进行测试：检测代码更改与提交信息之间的一致性、发现漏洞引入、验证代码风格一致性和提供代码修改建议。③ 代码修改建议：在代码修改任务上，CodeAgent通过提

本文正式定义了结构性重复，并提出了一种名为RPG（Repetition Penalization based on Grammar，基于语法的重复惩罚）的高效解码方法，以减轻LLM代码生成中的重复问题。由于不同的代码片段具有相同的结构模式，因此可以由相同的语法规则表示，RPG 使用基于语法规则构建的下推自动机来检测生成过程中的重复问题。实验结果表明，在CodeRepetEval数据集以及Human

2小时把ai率降到4.3%，真的很成功!🔥 我的2小时降ai率实战计划 第一步：语言风格人性化（40分钟） 加入说话语气（"真的""其实""我觉得"） 删除所有"因此""然而""此外"等AI标志词 每句话必须有主语（无主语句=AI特征） 故意加入一些不太精准的表达（人类特征） 使用反问句和感叹句（AI很少用）📌 降ai率核心技巧总结 增加个人语言特色（口语词+情感词） 打破完美结构（人类写作有

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📊 实验设计：为了评估AutoMisty的有效性，研究团队设计了一个包含四类复杂度任务的基准数据集，并在真实的Misty机器人环境中进行了实验。实验结果表明，AutoMisty不仅能够生成高质量的代码，还能实现精确的代码控制，显著优于直接使用ChatGPT-4o和ChatGPT-o1的系统。💡 研究动机：AutoMisty团队旨在通过多智能体协作框架，将自然语言指令转化为Misty机器人可执行

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