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AlgoREval：评估LLM算法代码检索能力
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AI 综述
2026年10月5日，arXiv Machine Learning Theory 发表研究，提出将知名算法的代码生成视为参数化代码检索，并发布基准 AlgoREval。该基准包含 599 个问题，覆盖 77 种经典算法、14 个领域、7 种编程语言和 4 种图输入表示，用于评测大语言模型在算法代码检索方面的能力。目前报道仅涉及基准的提出与构成，未披露具体评测结果或后续进展。
AI 根据报道生成 · 17 小时前更新
最新进展10月5日 12:00
研究者发布基准 AlgoREval，含 599 题，覆盖 77 种算法、14 领域、7 语言与 4 种图输入表示。报道时间线
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10月5日
- arXiv · Machine Learning TheoryLLM 算法代码检索能力评测：合成还是回忆？
研究者提出将知名算法的代码生成视为参数化代码检索，并发布基准 AlgoREval，含 599 个问题，覆盖 77 种经典算法、14 个领域、7 种编程语言和 4 种图输入表示。
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