让AI替码农卷复杂任务，贾佳亚团队提出MoTCoder，准确率刷新SOTA

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论文一作李靖瑶，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是大语言模型，包括模型预训练、后训练、推理优化。作者陈鹏光、夏彬等均为 DV Lab 成员。 大模型写代码早就是基操了，但让它写算法竞赛题或企业级系统代码，就像让只会煮泡面的人去做满汉全席 —— 生成的代码要么是 “铁板一块” 毫无章法，要么是 “一锅乱炖” 难以维护。 如何让大模型像工程师一样思考，用模块化思维拆解复杂问题？   近日，贾佳亚团队提出  MoTCoder（Module-of-Thought Coder） ，通过创新的模块化思维指令微调（MoT Instruction Tuning），显著提升了模型在复杂编程任务中的准确率与可维护性。实验显示，在 APPS 和 CodeContests 等权威编程基准上，MoTCoder 的 pass@1 准确率直接刷新记录，甚至超越 SOTA 6%，让大模型在 “疯狂打码” 时更接近「人类智慧」 ………………………………