首个专门为CUDA内核生成设计的扩散大语言模型
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首个聚焦功能级开发的智能体编程基准,揭示最强模型仅11%通过率的巨大挑战
将GUI下一状态预测转化为HTML代码生成,用渲染感知强化学习实现高保真视觉模拟
在线强化学习框架,在提升代码安全性的同时保持功能完整性
利用机制可解释性,从LLM内部归因图的拓扑结构推断生成代码的正确性,无需外部执行验证。
论Agentic评估中的随机性
👍 260,000条轨迹揭示agentic评估存在2-6pp方差,单次运行不可靠
将智能体群组作为进化单元,通过组内经验共享实现开放式自我改进
提出多轮强化学习框架解决内核生成中的奖励作弊和懒惰优化问题
用回译与强化学习在无配对数据下同步提升代码生成与文档生成能力。
预算感知MCTS+模块化构建+比较反思记忆,自动化MLE研究
COBALT方法通过上下文赌博机学习结合在线和离线RL,提升多轮代码生成性能。
通过生成可渲染Web代码而非直接像素来建模移动GUI状态转换
将仓库规划图从静态生成蓝图扩展为双向统一表示,实现代码仓库的高效理解与重建
基于频域滑动窗口引导dLLM实现结构到细节的解码策略
首个端到端统一文本OCR与视觉OCR的全场景方法,4B参数媲美70B模型。
提出TRACE基准,用对比分析提升LLM检测代码奖励黑客的能力
提出代码驱动的科学图像生成框架ImgCoder和评测基准SciGenBench,揭示精度-表现力权衡
揭示基准漏洞+统一评估框架,4B模型训练后超越GPT-4o
通过迭代优化实验提炼10条代码生成prompt改进指南,并验证其实际应用价值
通过块扩散持续预训练,使扩散语言模型在代码任务上超越自回归基线