Meta's new structured prompting technique makes LLMs significantly better at code review — boosting accuracy to 93% in some cases

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最后,针对每篇论文,研究团队使用LLM从已发表PDF反推两种输入:稀疏创意摘要(高层概念描述,无数学公式或LaTeX)与稠密创意摘要(保留形式化定义、损失函数和LaTeX公式),同时通过提取所有数值数据并将图表洞察转化为独立事实陈述生成实验日志。所有材料均经过完全匿名化处理,移除作者姓名、标题、引文和图表索引。

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