研究人员推出了CoREB，一个旨在超越简单检索以改进代码搜索的新基准和模型。CoREB通过关注包含重排序和开发者风格查询的完整代码搜索流程，解决了现有基准的局限性，例如数据污染和噪声标签。对各种嵌入模型和重排序器的实验表明，虽然代码专业化嵌入在代码到代码检索方面表现出色，但没有单一模型在所有任务上都表现最佳，并且短关键词查询会显著降低性能。提出的CoREB-Reranker在所有评估的任务中均显示出持续的收益，并且该基准数据和模型已发布。 AI
影响 通过提供更全面的基准和专门的重排序模型来增强代码搜索能力。
排序理由 该集群描述了一篇介绍代码搜索基准和模型的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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