首个基于Godot游戏引擎的项目级游戏代码框架数据集与基准测试,揭示模型能力随项目规模急剧下降的现象
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通过增益-成本分析揭示 PLT 循环次数选择在 R=2 达到最优
构建4,818个文档到仓库生成任务数据集,提升长视界代码生成能力
语法约束解码可使大语言模型生成恶意代码
👍 18揭示GCD可诱导LLM生成恶意代码,提出CodeShield防御方法
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基于归一化流的潜空间推理
👍 8用标准化流在LLM中建模连续思维链,保持自回归接口并支持策略梯度优化
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12B参数MoE模型,仅激活2.5B参数,实现代码生成和工具调用的IDE部署级效率
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9.8B 激活参数的 MoE 大模型,通过 Agent 数据管线+Forge 强化学习系统+自我进化,在编码与办公 Agent 任务上比肩头部闭源模型
无真值单元测试、无训练的测试时代码生成:代码与单元测试双向协作自博弈共同进化。
用代码智能体从自然语言生成可验证的 GUI 评测环境。
基于变分策略蒸馏的语言反馈学习
👍 11提出变分策略蒸馏(VPD)框架,通过EM算法让教师与学生协同进化,解决RLVR稀疏奖励问题
提出SpecBench基准测试,量化AI编码代理的奖励黑客现象
把文本技能升级为可执行状态-动作干预函数,全面提升 LLM 智能体表现