代码大模型 / AI 编程

EvolveCoder: Evolving Test Cases via Adversarial Verification for Code Reinforcement Learning

EvolveCoder：通过对抗验证演化测试用例以增强代码强化学习

Chi Ruan, Dongfu Jiang, Huaye Zeng, Ping Nie, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 测试生成 ：code generation(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于解决方案的对抗验证框架，通过迭代优化测试用例提升验证效果，构建了EvolveCoder-22k数据集，实验证明其在代码生成强化学习中提升模型性能。