RethinkMCTS: Refining Erroneous Thoughts in Monte Carlo Tree Search for Code Generation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Li, Qingyao, Xia, Wei, Du, Kounianhua, Dai, Xinyi, Tang, Ruiming, Wang, Yasheng, Yu, Yong, Zhang, Weinan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AdverMCTS: Combating Pseudo-Correctness in Code Generation via Adversarial Monte Carlo Tree Search
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
ATGen: Adversarial Reinforcement Learning for Test Case Generation
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CodeGRAG: Bridging the Gap between Natural Language and Programming Language via Graphical Retrieval Augmented Generation
von: Du, Kounianhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Du, Kounianhua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Humanity's Last Code Exam: Can Advanced LLMs Conquer Human's Hardest Code Competition?
von: Li, Xiangyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xiangyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DebugTA: An LLM-Based Agent for Simplifying Debugging and Teaching in Programming Education
von: Fu, Lingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fu, Lingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
LogitsCoder: Towards Efficient Chain-of-Thought Path Search via Logits Preference Decoding for Code Generation
von: Chen, Jizheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Jizheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MCTS-Refined CoT: High-Quality Fine-Tuning Data for LLM-Based Repository Issue Resolution
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prompt Alchemy: Automatic Prompt Refinement for Enhancing Code Generation
von: Ye, Sixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ye, Sixiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Prism: Dynamic and Flexible Benchmarking of LLMs Code Generation with Monte Carlo Tree Search
von: Majdinasab, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Majdinasab, Vahid, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rethinking Code Refinement: Learning to Judge Code Efficiency
von: Seo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Seo, Minju, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Basis Path Testing: Mixed Integer Programming Approach for Test Path Set Generation
von: Wei, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Chao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Uncertainty-Guided Chain-of-Thought for Code Generation with LLMs
von: Zhu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Yuqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ARIADNE: Agentic Reward-Informed Adaptive Decision Exploration via Blackboard-Driven MCTS for Competitive Program Generation
von: Wei, Minnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wei, Minnan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking the Evaluation of Secure Code Generation
von: Dai, Shih-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dai, Shih-Chieh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Multi-Agent Fault Localization System Based on Monte Carlo Tree Search Approach
von: Ren, Rui
Veröffentlicht: (2025)
von: Ren, Rui
Veröffentlicht: (2025)
Chain-of-Thought in Neural Code Generation: From and For Lightweight Language Models
von: Yang, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Guang, et al.
Veröffentlicht: (2023)
LLM-Based Test Case Generation in DBMS through Monte Carlo Tree Search
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2026)
XSearch: Explainable Code Search via Concept-to-Code Alignment
von: Liu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SABER: Model-agnostic Backdoor Attack on Chain-of-Thought in Neural Code Generation
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding Chain-of-Thought Effectiveness in Code Generation: An Empirical and Information-Theoretic Analysis
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
NL-Debugging: Exploiting Natural Language as an Intermediate Representation for Code Debugging
von: Zhang, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Weiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SEER: Enhancing Chain-of-Thought Code Generation through Self-Exploring Deep Reasoning
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GUARD:Dual-Agent based Backdoor Defense on Chain-of-Thought in Neural Code Generation
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Naizhu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SR-Eval: Evaluating LLMs on Code Generation under Stepwise Requirement Refinement
von: Zhan, Zexun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhan, Zexun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TreeMind: Automatically Reproducing Android Bug Reports via LLM-empowered Monte Carlo Tree Search
von: Chen, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Code Search in a Two-Stage Paradigm
von: Hu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Hu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Tackling Long Code Search with Splitting, Encoding, and Aggregating
von: Hu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Hu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
MBFL-DKMR: Improving Mutation-based Fault Localization through Denoising-based Kill Matrix Refinement
von: Liu, Hengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Hengyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CYCLE: Learning to Self-Refine the Code Generation
von: Ding, Yangruibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Yangruibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Design and Development with Automated Declarative UI Code Generation
von: Zhou, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Ting, et al.
Veröffentlicht: (2024)
No Man is an Island: Towards Fully Automatic Programming by Code Search, Code Generation and Program Repair
von: Zhang, Quanjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Quanjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Pair Programming Framework for Code Generation via Multi-Plan Exploration and Feedback-Driven Refinement
von: Zhang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Huan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LaTCoder: Converting Webpage Design to Code with Layout-as-Thought
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gui, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RepoHyper: Search-Expand-Refine on Semantic Graphs for Repository-Level Code Completion
von: Phan, Huy N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Phan, Huy N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Technology Stack Selection with AI Coding Proficiency
von: Zhang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Code Search with Naming-Agnostic Contrastive Multi-View Learning
von: Feng, Jiadong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Jiadong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ComplexCodeEval: A Benchmark for Evaluating Large Code Models on More Complex Code
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Feng, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Environment-in-the-Loop: Rethinking Code Migration with LLM-based Agents
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Code Complexity Through the Lens of Large Language Models
von: Xie, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xie, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Code Review Workflows with LLM Assistance: An Empirical Study
von: Aðalsteinsson, Fannar Steinn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Aðalsteinsson, Fannar Steinn, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AdverMCTS: Combating Pseudo-Correctness in Code Generation via Adversarial Monte Carlo Tree Search
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
ATGen: Adversarial Reinforcement Learning for Test Case Generation
von: Li, Qingyao, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
CodeGRAG: Bridging the Gap between Natural Language and Programming Language via Graphical Retrieval Augmented Generation
von: Du, Kounianhua, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Humanity's Last Code Exam: Can Advanced LLMs Conquer Human's Hardest Code Competition?
von: Li, Xiangyang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
DebugTA: An LLM-Based Agent for Simplifying Debugging and Teaching in Programming Education
von: Fu, Lingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)