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标签：GigaChat-10B-A1.8B×
6月23日
11:07
11:07arXiv cs.AI@Alexander V. Kozachok, Alexander M. Nazimov, Shamil G. Magomedov
该研究扩展了Text2DSL自动生成领域特定语言代码的工作，用DeepSeek-V4-Flash作为教师模型，在结构化上下文（BNF语法、API规范、词汇表）下生成数据，经AST验证（使用esprima）和运行时验证（polkitd与pkcheck）的流水线，将PolkitBench语料从4,204对扩充到10,073对，其中AST有效性达100.0%、运行时通过率99.7%。在GigaChat-10B-A1.8B上对八种消融条件（C0-C7）评估发现：无上下文时语法有效从97.6%降至58.5%而完整上下文仅从98.6%降至97.4%，完整上下文C7在所有指标上最优，词汇表对语义质量贡献最大（组合得分+0.198），API和BNF分别对结构有效性贡献+24.7和+22.3个百分点。
论文Text2DSLDeepSeek-V4-FlashGigaChat-10B-A1.8BPolkitBench模型蒸馏
推荐理由：这篇论文用DeepSeek-V4-Flash生成了上万条验证过的Polkit规则，并通过消融实验证明结构化上下文不是锦上添花，词汇表才是提升语义质量的关键。
原文
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