On Evaluating the Efficiency of Source Code Generated by LLMs
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Niu, Changan, Zhang, Ting, Li, Chuanyi, Luo, Bin, Ng, Vincent |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
RepoRepair: Leveraging Code Documentation for Repository-Level Automated Program Repair
di: Pan, Zhongqiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pan, Zhongqiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhancement Report Approval Prediction: A Comparative Study of Large Language Models
di: Zuo, Haosheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zuo, Haosheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating the Energy-Efficiency of the Code Generated by LLMs
di: Islam, Md Arman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Islam, Md Arman, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeArena: A Collective Evaluation Platform for LLM Code Generation
di: Du, Mingzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Mingzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Ensembling Large Language Models for Code Vulnerability Detection: An Empirical Evaluation
di: Sun, Zhihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zhihong, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeDPO: Aligning Code Models with Self Generated and Verified Source Code
di: Zhang, Kechi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Kechi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mercury: A Code Efficiency Benchmark for Code Large Language Models
di: Du, Mingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Mingzhe, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Request Analysis and Processing: Tasks, Techniques, and Trends
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
When Deep Learning Meets Information Retrieval-based Bug Localization: A Survey
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
COFFE: A Code Efficiency Benchmark for Code Generation
di: Peng, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Yun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Efficiency and Novelty of LLM-Generated Code for Graph Analysis
di: Nia, Atieh Barati, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nia, Atieh Barati, et al.
Pubblicazione: (2025)
JMigBench: A Benchmark for Evaluating LLMs on Source Code Migration (Java 8 to Java 11)
di: Amin, Nishil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Amin, Nishil, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Controlled Experiment on the Energy Efficiency of the Source Code Generated by Code Llama
di: Cursaru, Vlad-Andrei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cursaru, Vlad-Andrei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Refactoring $\neq$ Bug-Inducing: Improving Defect Prediction with Code Change Tactics Analysis
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Niu, Feifei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluation of Code LLMs on Geospatial Code Generation
di: Gramacki, Piotr, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gramacki, Piotr, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Quality of AI-Generated Source Code Comments: A Comprehensive Evaluation
di: Guelman, Ian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guelman, Ian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Holistic Evaluation of State-of-the-Art LLMs for Code Generation
di: Zhang, Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
Are They All Good? Evaluating the Quality of CoTs in LLM-based Code Generation
di: Zhang, Binquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Binquan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Teaching Code LLMs to Use Autocompletion Tools in Repository-Level Code Generation
di: Wang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Token Sugar: Making Source Code Sweeter for LLMs through Token-Efficient Shorthand
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sun, Zhensu, et al.
Pubblicazione: (2025)
TRACE: Evaluating Execution Efficiency of LLM-Based Code Translation
di: Gong, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gong, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2026)
TRACE: Evaluating Execution Efficiency of LLM-Based Code Translation
di: Gong, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Zhihao, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeScore: Evaluating Code Generation by Learning Code Execution
di: Dong, Yihong, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dong, Yihong, et al.
Pubblicazione: (2023)
SR-Eval: Evaluating LLMs on Code Generation under Stepwise Requirement Refinement
di: Zhan, Zexun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhan, Zexun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-Guided Chain-of-Thought for Code Generation with LLMs
di: Zhu, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
TREAT: A Code LLMs Trustworthiness / Reliability Evaluation and Testing Framework
di: Gao, Shuzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gao, Shuzheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can LLMs Solve Science or Just Write Code? Evaluating Quantum Solver Generation
di: Baresi, Luciano, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Baresi, Luciano, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating the Effectiveness and Efficiency of Demonstration Retrievers in RAG for Coding Tasks
di: He, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Evaluating the Performance and Efficiency of Sentence-BERT for Code Comment Classification
di: Peña, Fabian C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peña, Fabian C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Token Consumption in LLMs: A Nano Surge Approach for Code Reasoning Efficiency
di: Hu, Junwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Junwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Large Language Model Unlearning for Source Code
di: Jiang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jiang, Xue, et al.
Pubblicazione: (2025)
What Makes Code Generation Ethically Sourced?
di: Xu, Zhuolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Zhuolin, et al.
Pubblicazione: (2025)
RepoZero: Can LLMs Generate a Code Repository from Scratch?
di: Zhang, Zhaoxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Zhaoxi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Evaluating LLMs Code Reasoning Under Real-World Context
di: Liu, Changshu
Pubblicazione: (2026)
di: Liu, Changshu
Pubblicazione: (2026)
FairCoder: Evaluating Social Bias of LLMs in Code Generation
di: Du, Yongkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Yongkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Function-to-Style Guidance of LLMs for Code Translation
di: Zhang, Longhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Longhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Detecting Malicious Source Code in PyPI Packages with LLMs: Does RAG Come in Handy?
di: Ibiyo, Motunrayo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ibiyo, Motunrayo, et al.
Pubblicazione: (2025)
When to Stop? Towards Efficient Code Generation in LLMs with Excess Token Prevention
di: Guo, Lianghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Guo, Lianghong, et al.
Pubblicazione: (2024)
LLMs Meet Library Evolution: Evaluating Deprecated API Usage in LLM-based Code Completion
di: Wang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Chong, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study on Automatically Detecting AI-Generated Source Code: How Far Are We?
di: Suh, Hyunjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suh, Hyunjae, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
RepoRepair: Leveraging Code Documentation for Repository-Level Automated Program Repair
di: Pan, Zhongqiang, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Enhancement Report Approval Prediction: A Comparative Study of Large Language Models
di: Zuo, Haosheng, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Evaluating the Energy-Efficiency of the Code Generated by LLMs
di: Islam, Md Arman, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CodeArena: A Collective Evaluation Platform for LLM Code Generation
di: Du, Mingzhe, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Ensembling Large Language Models for Code Vulnerability Detection: An Empirical Evaluation
di: Sun, Zhihong, et al.
Pubblicazione: (2025)