精选理由
多智能体代码生成团队终于有了低成本的质量评估工具——FASE用0.3%的计算成本实现更优的代码正确性预测，做自动化软件开发的工程师可以直接集成到工作流中。
多智能体代码生成系统常因LLM幻觉和错误传播而可靠性不足。现有语义熵方法虽能量化不确定性，但依赖昂贵的LLM等价性检查。新提出的FASE指标通过结构/语义差异图的最小生成树近似功能正确性，无需LLM参与。在HumanEval和BigCodeBench上，FASE相比传统语义熵在Spearman相关性上平均提升25%，ROCAUC提升19%，而计算成本仅为传统方法的0.3%。这使得FASE成为多智能体工作流中实用且经济的质量评估方案。
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多智能体代码生成系统常因LLM幻觉和错误传播而可靠性不足。现有语义熵方法虽能量化不确定性，但依赖昂贵的LLM等价性检查。新提出的FASE指标通过结构/语义差异图的最小生成树近似功能正确性，无需LLM参与。在HumanEval和BigCodeBench上，FASE相比传统语义熵在Spearman相关性上平均提升25%，ROCAUC提升19%，而计算成本仅为传统方法的0.3%。这使得FASE成为多智能体工作流中实用且经济的质量评估方案。
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