#DeepSeek-Coder

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Qwen2.5-Coder 5 AI安全 2 代码生成 2 CodeLlama 1 DPO 1 GPT 1 GraphAHA 1 MRCoder 1

信息流里打上「DeepSeek-Coder」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

10月7日

论文 Agent 与开发者10:38

RAPO-Sol：检索增强偏好优化框架提升仓库级 Solidity 代码生成

针对智能合约代码生成难保语义一致的问题，这篇论文用 RAFT 加 SAP 扰动构造的 DPO，在 SolidityBench 上让三个 7B 级模型都拿到了最好成绩，做合约生成的人可以看看方法细节。

#Solidity #DPO #RAFT #CodeLlama

arXiv: DeepSeek@Rongcun Wang, Shi Chen原文

9月14日

模型 Agent 与开发者精选12:59

图基自适应搜索方法 GraphAHA 改进代码生成效果

这个方法挺有意思，用图结构来优化代码生成，能更高效地利用计算预算，提升生成质量。

#GraphAHA #Qwen2.5-Coder #DeepSeek-Coder #代码生成

arXiv: DeepSeek@Xitao Li 等 7 人原文

论文 Agent 与开发者精选12:58

研究对比人类与AI生成的代码质量差异

这个研究很实用，对比了人类和AI生成的代码质量差异，比如AI代码结构更紧凑但可能更模板化，不同语言的安全漏洞情况也不同，对开发者应该有帮助。

#Qwen2.5-Coder #DeepSeek-Coder #GPT #代码质量

arXiv: DeepSeek@Cristina Improta 等 3 人原文

9月9日

论文 Agent 与开发者11:48

LLM与规则注入在OpenStack中的故障测试对比

阿里和DeepSeek的代码模型在云系统故障测试中表现如何？和传统规则注入有什么不同？

#Qwen2.5-Coder #DeepSeek-Coder #OpenStack #故障注入

arXiv: DeepSeek@Giuseppe De Rosa 等 3 人原文

8月9日

模型精选02:28

UCLA博士生发布Trace-and-Amplify，可规模化采集训练时奖励黑客

UCLA博士生搞了个Trace-and-Amplify，不用诱导就能抓训练时的奖励黑客，准确率从60%提到90%，比老方法强多了。

#Trace-and-Amplify #Qwen2.5-Coder #DeepSeek-Coder #奖励黑客

lmarena.ai@lmarena_ai原文

7月30日

论文09:22

MRCoder：一种用于仓库级代码生成的高效上下文选择方法

MRCoder用Map-Reduce思路解决仓库级代码生成的上下文选择难题，比现有RAG方法节省30-50% token，推理快52%，在CoderEval和DevEval上准确率更高。

#MRCoder #Qwen2.5-Coder #DeepSeek-Coder #代码生成

arXiv: DeepSeek@Peiding Wang 等 3 人原文

6月19日

论文09:35

SolidityBench：面向存储库级Solidity代码生成的新型基准与语义度量

这篇论文为Solidity智能合约代码生成建了个新基准（5470个合约）和专用评分指标，测试了多个主流代码模型的各种方法，结论明确：靠谱的领域数据+微调最管用。

#Solidity #SolidityBench #SolidityScore #Qwen2.5-Coder

arXiv: DeepSeek@Shi Chen 等 6 人原文

6月16日

论文12:06

无信号选择与表达恢复：冻结小代码模型后验验证算子测量研究

这篇论文测了26种后验操作，结论是除了M1都没跑过最朴素的BoN。M1靠恢复被遗漏的正确代码，让DeepSeek-Coder-1.3B在HumanEval+上多解对12题，值得搞代码生成的同学看看。

#DeepSeek-Coder #HumanEval+#MBPP+#小代码模型

arXiv: DeepSeek@Mehmet Iscan原文