本研究探讨大型语言模型在代码生成中的性能挑战，提出了后执行和执行中的自我调试新范式。结果表明，后执行自我调试在基本问题上表现不佳，但在竞争性任务中有改进潜力；而执行中的自我调试有效减轻偏差，提升代码生成效果。
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