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SchmidhuberAI 發布新論文，提出基於好奇心的規劃方法用於LLM測試生成
ME News 消息，4 月 16 日（UTC+8），一篇題為《Planning to Explore: Curiosity-Driven Planning for LLM Test Generation》的新論文已發布。該研究將大型語言模型（LLM）的測試生成形式化為一個貝葉斯探索問題。文中觀點指出，在分支覆蓋率指標上，具備規劃意識的方法大幅優於貪婪方法。（來源：InFoQ）