这意味着在推理阶段，用户只需要提供问题描述，不需要任何关于简化规则的额外提示，模型就能自动生成既正确又简洁的代码。特别值得注意的是：ShortCoder的pass@100得分（0.967）超越了当前最先进的DeepSeek-Coder-6… ...

LLM-in-Sandbox 提出了一个简洁而有效的范式：通过给大模型提供一台虚拟电脑，让其自由探索来完成任务。实验表明，这一范式能够显著提升模型在非代码领域的表现，且无需额外训练。 研究者认为， LLM-in-Sandbox 应当成为大模型的默认部署范式 ， 取代纯 LLM 推理 。当沙盒可以带来显著的性能提升，并且部署成本几乎可以忽略不计时，为什么还要用纯 LLM？

Compare the employment options for programming and game design in 2026. This comprehensive gaming guide explores the $9 ...

Perplexity was great—until my local LLM made it feel unnecessary ...

这项由上海交通大学LLMSE实验室、中山大学和抖音集团联合开展的研究发表于2026年1月，论文编号为arXiv:2601.16746v1。随着AI编程助手越来越普及，一个让程序员头疼的问题正日益凸显：这些AI助手在处理复杂编程任务时就像健忘的学徒，需要反复查看同样的代码文件，不仅浪费时间，更是成本高昂。

这就好比我们突然发现，原本只会纸上谈兵的军师，一旦给了他一套完整的作战工具，立刻就能指挥千军万马。研究结果显示，不同的AI模型在获得沙盒环境后，性能提升幅度从1%到24%不等，这在AI领域算是相当可观的进步。

这项由华中科技大学与字节跳动Seed团队联合开展的研究发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2601.15892v1，为代码生成AI领域带来了重大突破。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

这项由微软研究院和中国人民大学高瓴人工智能学院联合开展的研究发表于2025年1月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2601.16206v1 ...