arXiv 自然语言处理· Mingyu Lu, Timothy Ossowski, Tristan Naumann, Hoifung Poon, Peniel Argaw·· 10 小时前AI 评分35
HERO：结合执行验证证据实现程序生成的测试期精炼与提示词优化
HERO: Harnessing Evidence for Test-time Refinement and Prompt Optimization in Program Generation
AI 导读
研究人员提出结合离线与测试期优化框架 HERO，利用代码执行验证的反馈来优化程序生成中的复用提示词与输出。在第一阶段，HERO 从经执行验证的成功与失败案例中学习并验证候选提示词；在测试期，则将生成代码视为特定实例并借助执行反馈进一步精炼。
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