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Codehacks: A Dataset of Adversarial Tests for Competitive Programming Problems from Codeforces
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新方法，通过从Codeforces收集编程问题及其“黑客”案例，生成错误诱导测试案例。研究提供了一个包含288,617个测试的综合数据集，旨在提升大语言模型生成软件的测试效果。
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关键要点
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该研究提出了一种新方法，通过从Codeforces收集编程问题及其对应的'黑客'案例，生成错误诱导测试案例。
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研究提供了一个包含288,617个错误诱导测试的综合数据集。
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该数据集旨在提升使用大语言模型生成软件的测试效果。
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软件在日常生活中的关键应用中使用，确保其正确性非常重要。
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测试失败表明软件存在缺陷，而所有测试通过则可以假设软件是正确的。
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