Evaluating and improving LLM-based competitive program generation

2025-11-24

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AI

DOI：10.1016/j.infsof.2025.107977

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摘要

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由于对强算法推理、复杂逻辑实现以及严格遵循输入/输出格式和资源约束的需求，基于大语言模型（LLMs）的竞赛编程生成被认为是当前LLM基础代码生成中最具挑战性的问题。然而，先前的研究通常使用简单的提示和易于发生数据泄露的基准数据集来评估LLMs。此外，先前的工作对算法类型和难度水平的多样性考虑有限。