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麻省理工和微软的研究学者发现，GPT-4 模型具有优秀的代码自我纠错能力，而 GPT-3.5 不具有该特性，目前论文已经发布于 ArXiv 中。

研究人员通过研究 GPT-4 表示，当下实际上可以通过“模型的自我纠错”方式，令模型“反思自身所存在的不足之处”，以提升代码片段长度、并改善输出结果的准确度。

在经过自我纠错后，GPT-4 模型输出的代码有 71% 达到研究人员设定的要求，而使用 GPT-4 对 GPT-3.5 所生成的代码经过纠错后，这一批代码的通过率也达到了 54%。

研究人员表示，当下可以将 GPT-4 的自我纠错方式应用于商业中，在扣除一系列纠错冗余成本后，依然能够产生一定的收益。论文总能够在一定程度上反映行业未来的趋势，因此有望在今后涌现出一批基于 GPT-4 的代码生成器。

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