研究人员开发了一种使用强化学习（RL）优化代码的新方法，解决了测量噪声和奖励稀疏性等挑战，这些挑战此前阻碍了进展。他们的方法在新的 arXiv 论文中进行了详细介绍，通过一个用于测试的校准沙箱、一个平衡正确性和速度的 RL 环境以及一个改进的 GRPO 算法，使执行时间成为一个可学习的组成部分。该技术显著改善了代码优化，在 DMC-Optim 基准测试中，像 CWM 32B 这样的模型 pass@1 率最高可提高 125%，同时保持了正确性。 AI
影响 这项研究可能带来更高效的代码生成和优化工具，提高开发人员的生产力并降低计算成本。
排序理由 详细介绍强化学习在代码优化方面新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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