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SpecFirst 提出将行为规范获取作为基于智能体的程序合成中的首要步骤，将其与探索和编码分离。在 200 个程序实例上进行评估，它在多个模型上显著提高了测试通过率和二进制探索覆盖率。
本文介绍了表征准确性和一种行为规范作为AI个性化的解释层，表明与原始数据检索相比，它在大约25倍更少的上下文成本下提高了表征准确性，尤其是在需要解释的问题上。