让AI替码农卷复杂任务，贾佳亚团队提出MoTCoder，准确率刷新SOTA

香港中文大学DV Lab团队推出MoTCoder模型，通过模块化思维指令微调，大幅提升复杂编程任务中的表现。在权威编程基准测试中，MoTCoder的pass@1准确率超越现有最佳水平6%，同时具备多轮自我反思机制以优化代码质量。实验表明，MoTCoder生成的代码结构清晰、逻辑简明，内存消耗更低且易于维护。此外，团队已将代码、模型与数据集开源，助力智能编程技术发展。
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