UCSD, NYU, University of Washington, Princeton University, Canyon Crest Academy, OpenAI, UC Berkeley, MIT, University of Waterloo, 그리고 Sentient Labs의 연구진이 함께 작업한 AutoCode는 Large Language Model(LMM)이 경쟁 프로그래밍 문제를 작성하고 검증할 수 있는 새로운 AI 프레임워크이다. 이 프레임워크는 LMM들이 정확한 복잡성 해법과 상호 작용 프로토콜 위반을 거부하는지, 혹은 단위 테스트를 통과하는지 확인할 수 있다. AutoCode는 인간의 문제 제작자의 작업 흐름을 모방하여 LLM이 문제를 생성하고 검증할 수 있도록 돕는다. 이를 통해 더욱 효율적이고 정확한 프로그래밍 문제를 만들 수 있게 되었다.

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