一篇新的研究论文探讨了不同重试策略对小型代码模型的有效性，特别是比较了盲目重采样与自我修复。研究发现，盲目重采样（即在不向模型提供其先前失败尝试的情况下进行重试）通常优于自我修复，尤其对于参数量小于70亿的模型。这表明向模型提供其自身的失败代码可能会导致锚定效应，使其复制类似的错误，而不是生成新颖、正确的解决方案。 AI
影响 表明当前代码模型纠错方法可能不是最优的，通过更简单的重试机制可能实现更高效、更准确的代码生成。
排序理由 详细介绍模型行为实验结果的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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