CAPRA — это многоагентная система LLM, которая генерирует персонализированную, шаблонную обратную связь на LaTeX по доставляемым архитектурным материалам. Она использует специализированные агенты, PyMuPDF и gpt-4o для извлечения и анализа текста и диаграмм UML, при этом обеспечивается надежность за счёт фиксации доказательств и управления согласованностью. Предварительная оценка 10 отчётов студентов показала, что CAPRA выполнил 88,8% из восьми критериев и достиг среднего уровня согласия между оценщиками (kappa = 0,582), при этом каждый отчёт обрабатывался менее чем за 4 минуты.
arxiv
arXiv cs.AI
·
52 д назад
·
research
CAPRA: Многоагентная система LLM для обратной связи по архитектуре программного обеспечения
Переведено с English → Русский
Похожие статьи
arxiv
arXiv cs.CL
·
51 д назад
·
1 просмотр
Нулевая задача агентных LLM извлекает патологию лёгких из повествований
Нулевая задача агентного потока, использующего открытые LLM, извлекает 13 синоптических полей Колледжа американских патологов из отчетов о патологических исследованиях лёгочной резекции. Наилучшая модель (GPT-OSS-20B) достигла значения Micro-F1 0.893, превосходя базовый уровень воспроизведения и точно отражая сложные патологические отношения без специализированного обучения.
arxiv
arXiv cs.AI
·
52 д назад
·
1 просмотр
Агенты интеллектуального анализа данных обеспечивают автономный запрос данных
Агенты интеллектуального анализа данных (DIA) развертывают автономных агентов программирования для оптимизации рабочих процессов с данными в корпоративной среде. Генератор запросов достигает или превосходит лучшие публикуемые результаты на семи бенчмарках SQL по четырём синтаксисам, демонстрируя обобщение через естественные инструкции и архитектуру выполнения запросов.
arxiv
arXiv cs.LG
·
53 д назад
ReproRepo: масштабируемый аудит воспроизводимости с использованием Issue GitHub
ReproRepo представляет масштабируемую систему, использующую Issue GitHub для оценки воспроизводимости ML статей. Оно показывает, что агенты на основе LLM, такие как Codex с GPT-5.5, выявляют по крайней мере один блокирующий элемент, отмеченный человеком, в 90% из 1149 ML статей, подчеркивая их способность обнаруживать видимые сбои и семантические проблемы, хотя точная локализация остается ограниченной.
arxiv
arXiv cs.CL
·
53 д назад
ReproRepo: масштабирование аудитов воспроизводимости с использованием Issue GitHub
ReproRepo представляет масштабируемую архитектуру, использующую Issues GitHub для оценки воспроизводимости ML-статьй. Оно показывает, что агенты на основе LLM, такие как Codex с GPT-5.5, выявляют хотя бы один семантически связанный барьер в 90% пар статей и репозиториев без выполнения кода.
arxiv
arXiv cs.AI
·
53 д назад
ReproRepo: масштабирование аудитов воспроизводимости с помощью Issue GitHub
ReproRepo представляет масштабируемую архитектуру, использующую Issues GitHub для оценки воспроизводимости научных статей в области машинного обучения. Оно показывает, что агенты на основе языковых моделей, такие как Codex с GPT-5.5, выявляют хотя бы один барьер в 90% пар статей и репозиториев без выполнения кода, хотя точная локализация остаётся сложной задачей.