欧美亚韩一区二区三区：全球影视内容分区全解析

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>张福凯记者 万和平 摄

🔞WWW.17CAO.GOV.CN仅基于结果的奖励机制（Outcome-based Reward Only）。只采用 Docker 最终执行结果（0 或 1）作为奖励信号，在训练过程中不使用任何基于格式或过程的奖励。这意味着，只有当模型生成的补丁能够使所有测试用例通过时，才会获得奖励，从而确保模型关注于实际有效的代码修复结果。高效的提示集（Efficient Prompt Set）。过滤掉了模型在多样本评估中成功率为零的提示（即过于困难的任务），从而能够更有效地利用大批量数据进行训练。同时应用了课程学习策略，即逐步引入新提示，渐进式地增加任务难度。正面范例强化（Positive Example Reinforcement）。在训练的最后阶段，将先前迭代中近期成功的样本重新加入到当前的训练批次中。这有助于模型巩固成功的模式并提升性能。

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