3,583 papers
arXiv:2509.25676 78 30 сент. 2025 г. PRO

FLAME: Аннотация кода вместо предсказания номеров строк — как обойти слабость LLM в работе с числами

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
LLM путает номера строк в коде — называет 47 вместо 42, сбивается на длинном листинге. Проблема не в качестве модели, а в природе: числа для LLM — абстрактные токены без привязки к позиции. FLAME решает задачу поиска ошибок без числовых предсказаний — модель копирует код и помечает проблемные места прямо в тексте через маркеры // @@ с объяснениями. Задача переходит из числовой плоскости ("назови строку 47") в текстовую ("покажи фрагмент и объясни"). Модель работает с тем что умеет — генерация и понимание текста, а не координаты. Результат: 42.4% точности в top-1 против 28.9% у базовых методов на сложных студенческих проектах.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с