arXiv cs.AI·68 天前★ 3

MARS:面向竞赛编程的多专家LLM接力系统

原文标题:MARS: Multi-Specialist LLM Relay System for Competitive Programming

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AI 智能摘要

MARS是一个纯提示框架,每个代理是特定算法主题的专家,通过检索算法理论语料。在CodeContests测试集上,MARS达到0.624的通过率,比直接提示高14.4个百分点,且成本更低。

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问题
多智能体编程流水线只用通用规划/编码/调试角色,算法选择全交给基座模型。
方法
按算法主题设专家代理,用RAG检索算法理论语料,沙箱验证后接力传递草稿。
结果
CodeContests上通过率0.624,比直接提示高14.4个百分点,成本比CodeSIM低3.3倍。
影响
纯提示即可显著提升竞赛编程通过率并降本,适合直接复用到代码生成产品。
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原始标题:MARS: Multi-Specialist LLM Relay System for Competitive Programming
AI 中文标题:MARS:面向竞赛编程的多专家LLM接力系统
来源:arXiv cs.AI · 发布于 68 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:竞赛编程 / 多智能体 / RAG / AI编程
关键词:competitive programming / MARS / code generation
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