CoVer以协同验证训练代码生成与自检模型

CoVer论文作者在EMNLP 2026展示海报，介绍一种让同一模型交替承担代码生成和验证角色的方法，并以代码执行结果作为反馈，无需额外模型即可进行自我评估。作者称，相较base模型，CoVer平均提升32.35%，较self-breaking基线高8.93%，Pass@8达到89.44%。 实验覆盖HumanEval+、LiveCodeBench、BigCodeBench和CodeForces，显示该方法在多个代码基准上同时用于生成与自验证任务。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。