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RepoST：可扩展的仓库级编码环境构建与沙箱测试
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种可扩展的RepoST方法，解决了现有方法在完整仓库执行中的复杂性问题。通过沙箱测试提供反馈，构建特定函数的测试环境。关键发现是，RepoST-Train构建的大规模训练集显著提升了代码生成模型的性能，具有重要的实际应用价值。
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关键要点
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本研究提出了一种可扩展的RepoST方法。
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RepoST方法解决了现有方法在执行完整仓库时的复杂性问题。
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通过沙箱测试提供执行反馈，以构建针对特定函数的测试环境。
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RepoST-Train构建的大规模训练集显著提升了代码生成模型的性能。
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该方法在代码生成领域具有重要的实际应用价值。
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