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离线学习被骂没创意？交大团队给AI加多样性buff，代码准确率暴增​

今日快讯 2025年10月07日 12:06 0 aa

AI生成代码总被吐槽“答案都一个样”，问题不在模型，在离线学习这门“老方法”。

作为代码生成的常用技术，它提前生成数据再训练，虽省算力，却让模型习惯“复制粘贴”，生成的候选答案高度相似。

上海交大团队针对这一痛点，用个巧招儿让AI学会“变花样”，在离线学习里加了鼓励多样性的设计，效果立竿见影。

离线学习被骂没创意？交大团队给AI加多样性buff，代码准确率暴增​

AI写代码总“抄作业”，这事儿你肯定遇过！

最近跟做程序员的老周吃饭，他举着手机吐槽：“现在AI写代码是快，Cursor、Gemini CLI敲两句就出段程序，但你要让它生成3个候选答案？

呵呵，十个里有八个都用同一个框架，剩下俩也就换个变量名，跟复制粘贴似的！”

我乐了：“这不怪AI，是‘离线学习’这老办法的锅。”

啥叫离线学习？简单说就是提前让AI生成一堆数据存着，之后再训练。

好处是省算力，不用边用边学。但问题也明显：AI像个死记硬背的学生，只会“照本宣科”。

比如让AI写“用户登录验证”的代码，生成的候选答案全是一个模子，先查用户名，再核密码，最后返回状态。

这时候再用“测试时拓展”，其实根本没得选！答案都差不多，准确率能上去才怪。

老周拍大腿：“可不是嘛！我之前用这方法调模型，费了半天劲，结果还不如自己写的一半好用！”

加了个“多样性开关”，AI突然会“变招”了！

那咋让AI生成“不一样”的答案？上海交大的郁家豪团队想了个不换模型、改规则的招儿，给离线学习的“损失项”里加了点“料”：逼AI别偷懒，必须生成不同的回答。

打个比方，就像老师布置作业：不光看答案对不对，还得看“有没有新解法”。要是全班都写一样的步骤，就算对了也得扣分！

离线学习被骂没创意？交大团队给AI加多样性buff，代码准确率暴增​

可做实验得有数据啊。一开始团队想用来Claude Sonnet4，结果采了100条数据就花了500美元，算下来完整采集得1万刀，课题组预算直接不够！

巧的是，刚好赶上国产模型爆发：Kimi、Qwen、GLM这些模型又便宜又好用。

团队试着用GLM-4.5采数据，嘿，性能跟Claude差不多，关键是人家有个“1万亿token试用套餐”，一个月才几十块！最后采集数据就花了50块钱，跟喝杯奶茶似的。

然后用国产Qwen3-coder-30B微调，结果出来了，在AI圈“硬核考试”SWE-Bench里，模型直接冲上Verified榜第4、Lite榜第1！

老周看完结果眼睛都亮了：“这招儿神了！以后AI给我生成代码，能拿到3种不同写法，我挑个最顺手的就行！”

更绝的是，这方法不止能写代码：

  • 教AI做数学竞赛题，以前只给1种解法，现在能出3种不同思路，孩子随便挑个会的；
  • 写创意文案，AI再也不套“开头问句、结尾喊口号”的模板了，能写出点“有脑子”的东西；
  • 甚至连CTF夺旗赛（网络攻防），AI都能生成不同的攻击路径，多试几次说不定就通关了！

结语

其实这研究哪是单纯“改代码”？它是给AI装了个“脑洞开关”，让AI从“只会重复的工具”，变成“能帮人想新办法的伙伴”。

更有意思的是国模的逆袭：以前大家总觉得开源得看Llama，现在Qwen、GLM用实力证明：咱国产模型不比闭源差，价格还便宜100倍！

对咱们普通人来说，这意味着啥？以后用AI写文案，能拿到新鲜的句子；让孩子学数学，AI能给多种解法；甚至修电脑写脚本，AI都能整出点“不一样的招儿”。

AI的本质，不就是帮人“省力气、开脑洞”吗？郁家豪团队这招儿，不光解决了技术痛点，更让AI“活”了起来，不再是冷冰冰的代码，而是能跟你一起“想办法”的帮手。

你说，这样的AI，是不是才真正有用？

下次再遇到AI“抄作业”，别急着骂，说不定哪天，它就给你整出个“惊喜解法”呢！

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