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Dynamic Benchmarking of Reasoning Capabilities in Large Code Language Models: Challenges Under Data Contamination
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内容提要
本研究提出了一种新基准测试工具，通过动态生成变体，解决了静态数据集导致的可靠性不足问题，有效评估了代码大语言模型的推理能力，结果显示在数据污染风险下仍能提供一致可靠的评估。
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关键要点
- 本研究提出了一种新基准测试工具，旨在解决静态数据集导致的可靠性不足问题。
- 新工具通过动态生成变体，能够有效评估代码大语言模型的推理能力。
- 研究结果表明，该工具在数据污染风险下仍能提供一致且可靠的评估结果。
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