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DivAlgo基准：代码生成模型多样性仅人类31%

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AI 综述

Anubhav Jangra 与 Smaranda Muresan 提出 DivAlgo 基准，用于系统评估代码生成模型的算法多样性。该基准对 24 个代码生成模型测试后发现，模型生成代码的多样性仅为人类方案的约 31%，即便采用最佳多样化策略也只能达到人类多样性的约 70%。 研究称，模型虽可被引导按人类的策略生成解法，却无法复现人类方案的多样性。研究者由此提示，过度接触模型生成代码可能收窄程序员的算法视野。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月15日 12:00
DivAlgo：代码生成模型算法多样性系统评估基准

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日
  1. arXiv cs.CL
    DivAlgo：代码生成模型算法多样性系统评估基准

    DivAlgo 基准对 24 个代码生成模型的算法多样性进行评估，发现模型生成的代码多样性仅为人类方案的约 31%，即便最佳多样化策略也只能达到人类多样性的约 70%。模型虽可被引导按人类策略生成解法，却无法复现人类方案的多样性，过度接触模型生成代码可能收窄程序员的算法视野。

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