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合理补全陷阱：为什么代码智能体会生成看似正确实则错误的代码
代码智能体生成的代码能够编译、通过Lint检查、看起来正确，但却在悄无声息地做着错误的事。这里揭示了训练目标为何从根本上导致这一问题，数据说明了什么，以及如何构建真正能发现问题的验证循环。
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代码智能体中的束搜索：为什么贪婪生成是可靠性陷阱
在处理复杂任务时，贪婪单次生成会将代码智能体的可靠性限制在 20–30%。而树搜索探索策略 —— 包括束搜索、MCTS 以及带有执行反馈的结构化树搜索 —— 在不改变底层模型的情况下，能让相同问题的通过率提升 30–130%。
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