ReVeal：多轮代码 RL 持续改进

多轮代码生成与验证的 RL 框架，让模型在迭代修复循环中持续改进代码质量。Google DeepMind。

核心思想

多轮代码生成与验证的强化学习框架。模型在迭代修复循环中持续改进代码质量，每次循环的反馈都用于训练更好的生成策略。

方法

1. 生成初始代码
2. 自动测试验证
3. 失败测试作为 RL 反馈信号
4. 模型基于反馈重新生成改进代码
5. 循环直到代码通过所有测试

与其他工作的关系

• 与 SelfEvolve 类似但增加了 RL 训练信号
• 与 DGM 的代码修改思路互补
• Google DeepMind 内部与 AlphaEvolve 共享基础设施理念

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