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English(EN) CodeEvo: Interaction-Driven Synthesis of Code-centric Data through Hybrid and Iterative Feedback

CodeEvo系统为LLM训练生成以代码为中心的数据

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的双代理系统CodeEvo，旨在合成高质量的指令-代码对，用于训练大型语言模型。该系统利用迭代反馈循环，其中Coder代理生成代码，Reviewer代理协调该过程，并结合编译器反馈和语义评估。该团队构建了CodeEvo-100K，这是一个包含不同难度级别指令-代码对的大型数据集，该数据集在用于微调模型后，在代码生成基准测试中表现出性能提升。 AI

影响 这种生成以代码为中心的新方法可以提高LLM在代码生成任务中的能力。

排序理由 该集群描述了一篇研究论文，其中详细介绍了一种用于LLM以代码为中心的数据合成的新方法和数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Qiushi Sun, Jinyang Gong, Lei Li, Qipeng Guo, Fei Yuan ·

    CodeEvo：通过混合和迭代反馈进行代码中心数据交互式驱动合成

    arXiv:2507.22080v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Acquiring high-quality instruction-code pairs is essential for training Large Language Models for code generation. While automated synthesis has emerged as an alternative to expensive manual curation, current approaches of…

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