代码质量问题困扰?LLM 可以帮助!

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内容提要

该研究提出了一种基于人类编程阶段的生成和编辑方法,用于提高大型语言模型在竞争性编程任务方面的代码质量。该方法在两个竞争性编程数据集上的表现均优于其他后处理方法,平均提高了89%、31%和48%。

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