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CodeContests
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新的强化学习算法将问题分解，降低大型语言模型成本
研究人员推出了一种新颖的强化学习算法 DecompRL，旨在增强大型语言模型（LLMs）的解决问题能力。DecompRL 不依赖于广泛的采样或多样性优化，而是专注于将复杂问题分解为更小、更易于管理子函数。该算法学习生成和重组这些模块的代码，显著降低了寻找解决方案相关的计算成本。这种方法在 LiveCodeBench 和 CodeContests 等基准测试中表现出色，使大型语言模型能够解决以前无法解决的问题。
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新的CPPO方法通过探索多种策略来提升代码生成能力
研究人员推出了一种名为协调Pass@K策略优化（CPPO）的新方法，通过同时探索多种不同的算法策略来增强代码生成能力。与抽取独立样本的标准方法不同，CPPO训练一个联合策略，其中规划器提出$K=4$个备选方法，共享求解器尝试为每个方法找到解决方案。这种协调探索在APPS、CodeContests和LiveCodeBench-v6等多个基准测试中，显著提高了pass@K指标。