A arquitetura do modelo de difusão da Seed Diffusion é naturalmente adequada para resolver problemas de planejamento global:
- Aprendizagem estruturada a prioriO modelo identifica automaticamente as dependências entre as declarações e invocações de variáveis por meio da técnica de difusão de ordem de restrição
- Recursos de edição não localModificação do nome da função: A modificação do nome da função atualizará todos os pontos de chamada de forma síncrona, evitando erros de sintaxe causados pela substituição local no modelo tradicional.
- Mecanismo de treinamento em dois estágiosA fase de treinamento de difusão com base editorial reforça especificamente a capacidade de julgar a razoabilidade do código
Sugestão de operação: mantenha o contexto completo ao inserir o código original e modifique a instrução para especificar o objetivo funcional em vez do método de implementação específico, por exemplo, solicitando que oMudança do código procedural para um paradigma orientado a objetosEm vez de especificar diretamente o nome da variável a ser modificada.
Essa resposta foi extraída do artigoDifusão de sementes: validação de modelos de linguagem de alta velocidade para arquiteturas de última geraçãoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar os desafios de consistência global na refatoração de código?
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