arXiv · cs.AI· Zheye Deng·· 13 天前精选AI 评分52
arXiv 论文提出 ARBITER 35B MoE 智能体验证器用于竞赛代码判定
Beyond the Verdict: Agentic Code Judging with Verifiable Feedback
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zheye Deng
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · arxiv.org ↗完整链接与内容说明
https://arxiv.org/abs/2610.18760v1
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
arXiv 论文提出 ARBITER，一个 35B MoE 智能体验证器，仅凭题面和源码判定候选程序正确性并生成反例作为可检验证据，基于 USACO 2026 构建了 USACO-JUDGE 评测集并用强化学习训练。训练将错误程序上的反例成功率从 40.61% 提升到 62.67%，USACO-JUDGE 二元判定准确率从 71.41% 提升到 87.41%，在代码选择与改进任务上均优于基线；IOI 2026 案例中 ARBITER 引导的改进使 GPT-OSS-120B 在官方提交限制下的期望分数超过金牌线。论文链接 https://arxiv.org/abs/2610.18760v1。
推荐理由
论文给出了反例生成与判定准确率在训练前后的具体数字，可据此评估这类可验证反馈验证器的实际提升幅度。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org