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本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于生成式AI的编程辅助方法、计算机设备及存储介质，根据编程需求信息通过生成式AI模型得到预生成代码；分析预生成代码中的每个代码模块中涉及的硬件，得到每个代码模块的属性优先级；分析每个代码模块中的程序代码的复杂情况，得到每个代码模块的程序复杂优先级；分析每个代码模块的时间敏感情况，得到每个代码模块的时间优先级；根据属性优先级、程序复杂优先级和时间优先级，确定每个代码模块的指令优先级；根据每个代码模块的指令优先级，对预生成代码中每个代码模块中的程序代码进行优化。采用该方法能够降低生成式AI辅助编程得到的程序代码的冗余度，降低内存占用，提高代码运行效率。

本发明提出了一种基于生成式人工智能的试卷自动评阅方法及系统，涉及人工智能和教育评估技术领域，包括：获取纸质答题试卷的图像，对处理后的图像进行内容识别，得到作答图像的内容；通过生成式人工智能大模型对作答图像的内容进行异常检测并校正；对校正后的作答图像的内容进行特征提取；利用生成式人工智能大模型从校正后的作答图像的内容中提取关键信息并嵌入，形成新的作答图像内容的特征向量；计算余弦相似度得分和生成式人工智能大模型预测评分；存在严重差距时，引入协同主动学习机制，评估考生答案置信度；当置信度高于给定阈值时，输出预测得分。本发明利用生成式人工智能大模型技术全周期应用于评阅流程，实现试卷自动评阅。