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当大语言模型过度回答:测量与缓解基于LLM的硬件描述语言问答中的质量问题

arXiv cs.AI ↗ · 2026-07-21 缓存

本文研究了LLM生成的硬件描述语言问答中的质量问题,发现过度回答倾向,如冗余(65.7%)和冗长(69.1%),并提出了一种多智能体框架,将核心答案减少37%,非核心内容长度减少31%,同时提高质量分数。

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