已验证65% 置信事实时间未知

专用编程模型的训练数据来源包括GitHub开源代码、编程竞赛题解、技术文档、代码审查记录等，并针对HumanEval、MBPP、SWE-bench等基准测试进行优化

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/6/1

首次发现

来源

QwenCoder本地部署实测：能否替代付费AI编程助手？

bilibili四月的尾巴_

涉及实体

HumanEvalconcept MBPPconcept SWE-Benchconcept GitHubcompany

相关事实

待验证基于开源代码库的评测存在数据污染问题，因为这些代码库可能已被纳入大模型的训练数据79% 相似已验证训练数据污染是AI编程基准测试面临的首要挑战，测试用例来自公开GitHub仓库而这些正是大模型预训练语料来源77% 相似已验证研究团队公开了代码、数据集和训练好的模型77% 相似待验证前沿大语言模型在预训练阶段接触大量软件工程实践、持续集成流程和代码评审规范的文本，形成了关于什么样的代码会通过什么样检查的先验知识76% 相似待验证数学和代码可以通过程序自动生成海量训练样本，甚至让模型自己生成问题再自我验证75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/16890

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/16890

MCP

get_claim(id=16890)