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FrontierSmith：大规模合成开放性编程问题
FrontierSmith 提出一种可扩展的数据合成方法，用于生成具有明确需求与多种解法路径的编程问题。该方法通过分解复杂任务、迭代细化与自动验证，构建出训练集质量可与人工标注匹敌的开放型题目。实验表明，用合成数据训练的代码模型在 HumanEval 等基准上表现接近人工数据训练的模型，且覆盖更多解题策略，为代码大模型的数据扩充提供了有效思路。
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- 2026-05-17
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