RepoST:可扩展的仓库级编码环境构建与沙箱测试

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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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