📄 中文摘要
CAS 适应中的一个挑战是定义系统的动态架构及其行为变化。实现上,这通常通过适应管理器(AM)来实现。随着生成性大语言模型(LLM)的进步,基于系统规范和期望的 AM 行为(部分以自然语言表达)生成 AM 代码成为一种诱人的机会。最近引入的 Vibe 编码提供了一种通过迭代测试和 Vibe 编码反馈循环来解决生成代码正确性的问题,而不是直接检查代码。生成 AM 的过程通过 Vibe 编码反馈循环进行验证,证明了这一方法的可行性。
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数据源: OpenAI, Google AI, DeepMind, AWS ML Blog, HuggingFace 等