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北京交通大学研究团队发布了O1-CODER,一款专注于编码任务的开源模型。该模型结合了强化学习(RL)与蒙特卡洛树搜索(MCTS),旨在提升代码生成的质量。研究发现,基于伪代码的推理显著提高了代码生成质量,并且结合监督微调(SFT)与直接偏好优化(DPO)提升了测试用例生成效果。此外,自我对弈强化学习机制通过生成标准化的测试用例和过程奖励数据,实现了策略模型的持续优化。实验结果显示,经过优化后的模型在MBPP数据集上的平均采样通过率显著提升。

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