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摘要本文探讨了代码基准测定技术及其与先进的生成人工智能（AI）模型的集成，从而强调了在数据驱动的行业中进行连续性能优化的需求。基准测试对于评估和比较硬件和软件性能，识别瓶颈和制定改进策略至关重要。该研究回顾了基准的理论和实践，详细介绍了研究人员和从业者的关键参数，步骤，挑战和解决方案。它检查了各种排序算法的基准，突出了对算法选择和实现的影响。创新，研究使用了诸如GPT-3.5-Turbo和Gemini 1.5 Pro之类的AI模型来分析算法基准，对效率进行分类和重新定义性能评估。使用F-SCORE指标评估了这种方法的有效性，从而提供了对AI模型性能的见解。研究表明，将基准测定技术与生成AI集成的潜力，标志着自动代码分析的显着进步，并为软件开发和AI应用程序提供了宝贵的影响。
用代码基准和生成ai
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