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竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500

Ch04.756 竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500

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竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500

竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500

source: wechat source_url: https://mp.weixin.qq.com/s/_VaYlATQ9Ootfj2Q03sU7Q

ingested: 2026-07-08

source_published: 2026年7月8日 11:45

竞赛编程Agent进入全球前十！南大、清华新模型CF rating超3500

**   ****新智元报道  **

【新智元导读】 大语言模型在代码生成上的能力不断增强，但在复杂算法题，尤其是竞赛编程场景中，仍然容易因为算法选择错误、边界条件遗漏、复杂度判断失误或隐藏测试覆盖不足而失败。Solvita是一款面向竞赛编程的智能体框架，通过四个角色（Planner、Solver、Oracle、Hacker）形成闭环系统，并利用可训练的图结构知识网络积累经验。

竞赛编程并不只是「把题面翻译成代码」。一个正确解法往往需要经历多个复杂环节：理解自然语言题面、抽象出数学结构、选择合适算法范式、估计复杂度、实现代码、构造测试、处理多解输出、排查隐藏边界条件等。

对于LLM来说，这类任务有几个典型困难：

1. 算法选择高度依赖题目结构

同样是图论、动态规划或字符串问题，不同约束下可能对应完全不同的算法。如果模型只根据表面相似度检索样例，很容易选到「看起来像但本质不对」的套路。

2. 样例测试远远不够

很多错误解法可以通过样例，却会在隐藏测试中失败。尤其是边界条件、复杂度极限、多答案checker、精度问题等，都很难靠普通自测覆盖。

3. 失败经验难以复用

现有很多coding agent失败后会重新尝试、重新生成、重新调试，但一次任务结束后

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第 2 Source — 新智元

From WeChat MP 新智元, supplemental coverage of the same topic.

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