Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) is pivotal for enhancing LLM code generation, yet its efficacy is often hindered by insufficient test case coverage, leading to reward hacking and policy degradation. To address this, we propose RobustTests, a framework featuring a faulty-code-driven test case synthesis strategy. By leveraging "near-correct" faulty codes, RobustTests captures latent logical discrepancies and employs validator agents with behavioral feature clustering to filter invalid or redundant test cases. Additionally, a stepwise dense reward function based on pass rates is introduced to mitigate false negatives and enhance training robustness. Using this pipeline, we construct an augmented version of the CodeContests+ dataset with superior diagnostic utility. Experimental results show that RL fine-tuning of Qwen3-32B via RobustTests achieves a 3% absolute gain on LiveCodeBench, demonstrating its effectiveness in advancing LLM code generation proficiency. Codes and data are available at https://huggingface.co/datasets/sid6/RobustTests.

“为 了 解 决 现 有 单 一 文 本 特 征 生 成 的 藏 文 摘 要 质 量 较 低 的 问 题 , 提 出 了 一 种 基于TiLamb的 多 模 态 生 成 式 文 本 摘 要 模 型——Ti-MISO。 该 模 型 采 用ViT(Vision Transformer)模型从图像中提取视觉特征,同时利用预训练微调的TiLamb(Tibetan Large Language Model Base)模型提取藏文文本特征,再通过跨模态交叉注意力机制实现图文特征深层次融合,最终将融合的特征送入模型,借助束搜索算法平衡生成质量更高的摘要。为验证方法有效性,与基于相同语料的其他四种模型进行了对比实验。实验结果表明,Ti-MISO在ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L和BLEU四项评价指标上均取得最佳成绩,显示出模型在融合视觉与语言信息、提升摘要质量方面的显著优势。此外,通过一系列消融实验进一步验证了采用ViT模型进行图像特征提取及交叉注意力融合策略的重要性。加入图像信息后采用交叉注意力机制进行特征融合,使融合后的特征保留更多关键信息,帮助模型更加精确地捕捉重点,从而生成的摘要在概括性和可读性上都有明显提升。”

“大语言模型在这两年受到了非常广泛的关注,像ChatGPT和GPT-4这样的大型语言模型(LLMs)极大地改变了自然语言处理研究,并在通向人工通用智能(AGI)的道路上迈出了令人兴奋的步伐。尽管已经开源了LLaMA等几个大型语言模型,但这些模型主要关注英文和中文语料库,对其他语言的适用性有限。而对于少数民族语言如朝鲜语来说,大语言模型的适用性更加有限。在本文中,我们通过扩展LLaMA现有的词表,增加了额外的20000个朝鲜语Token,从而提高了其对朝鲜语的编码和语义理解的能力;并且进一步使用朝鲜语数据进行继续预训练,使用朝鲜语指令微调数据集对模型进行SFT(Supervised Fine-Tuning),并分析了不同数据量对指令精调效果的影响,经过继续预训练和指令微调后的模型显著提高了理解和遵循朝鲜语指令的能力。通过上述训练,极大增强了LLaMA的理解和生成朝鲜语文本的能力,并增强了其遵循指令的能力。实验结果表明,新提出的模型Ko-LLaMA显著提高了原版LLaMA在理解和生成朝鲜语内容方面的能力。此外,在鲜语文本分类数据集YNAT上对Ko-LLaMA与擅长少数民族语言的CINO模型及CINO的多种模型组合以及原版LLaMA和GPT3.5进行了效果对比。结果表明,Ko-LLaMA的朝鲜语文本分类能力远超CINO和CINO的组合模型以及LLaMA和GPT3.5等未经过朝鲜语语料进行词表扩充和继续预训练的大语言模型。”

“近年来,预训练语言模型受到了广泛的关注,这些模型极大地促进了自然语言处理在不同下游任务中的应用。文本摘要作为自然语言处理中的一个重要分支,可以有效的减少冗余信息,从而提高浏览文本速度。藏文作为低资源语言,缺乏用于大规模的训练语料,藏文生成式文本摘要研究还处于起步阶段,为了解决藏文生成式文本摘要的问题,本文首次提出将端到端的预训练语言模型CMPT(Chinese Minority Pre-Trained Language Model)用于藏文生成式文本摘要研究,CMPT模型通过对其他不同低资源语言文本进行去噪和对比学习,同时为了提高编码器的理解能力,在编码器的输出层增加一个单层掩码语言模型(MLM)解码器,进行Seq2Seq的生成和理解的联合预训练。通过进一步微调可以有效地提高在藏文文本摘要任务上的性能。为了验证模型的性能,我们在自己构建的5w条藏文文本摘要数据集和公开数据集Ti-SUM上进行实验,在两个数据集上的实验表明,我们提出的方法在藏文生成式文本摘要的评测指标上有显著提升。同时,该方法不仅可以应用于藏文文本摘要任务,也可以拓展到其他语言的文本摘要任务中,具有较好的推广价值。”

Seq2seq神经网络模型在中英文文本摘要的研究中取得了良好的效果,但在低资源语言的文本摘要研究还处于探索阶段,尤其是在藏语中。此外,目前还没有大规模的标注语料库进行摘要提取。本文提出了一种生成藏文新闻摘要的统一模型。利用TextRank算法解决了藏语标注训练数据不足的问题。然后,采用两层双GRU神经网络提取代表原始新闻的句子,减少冗余信息。最后,使用基于注意力机制的Seq2Seq来生成理解式摘要。同时,我们加入了指针网络来处理未登录词的问题。实验结果表明,ROUGE-1评分比传统模型提高了2%。 关键词:文本摘要;藏文;TextRank; 指针网络;Bi-GRU

句子排序是多文档摘要系统和机器阅读理解中重要的任务之一,排序的质量将直接 影响摘要和答案的连贯性与可读性。因此,本文采用在中英文上大规模使用的深度 学习方法,同时结合朝鲜语词语形态变化丰富的特点,提出了一种基于子词级别词 向量和指针网络的朝鲜语句子排序模型,其目的是解决传统方法无法挖掘深层语义 信息问题。 本文提出基于形态素拆分的词向量训练方法(MorV),同时对比子词n元 词向量训练方法(SG),得到朝鲜语词向量;采用了两种句向量方法:基于卷积神经网 络(CNN)、基于长短时记忆网络(LSTM),结合指针网络分别进行实验。结果表明本文 采用MorV和LSTM的句向量结合方法可以更好地捕获句子间的语义逻辑关系,提升句 子排序的效果。 关键词: 词向量 ;形态素拆分 ;指针网络 ;句子排序