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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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标签

models 代码大语言模型 动态生成 基准测试 推理能力 数据污染
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