CRCCoder: 基于强化学习的自适应上下文检索方法

🌟 项目亮点

本项目提出CRCCoder——首个通过强化学习动态优化多上下文组合的代码补全方法，创新性地解决了传统方法在中间填充（FIM）任务中上下文利用率低的核心痛点！

🔍 核心优势：

1. 突破性度量标准 RRL

   • 提出可靠推理长度（RRL），首次量化评估上下文组合的协同效应，精准预测其对代码补全性能的贡献（与EM/ES指标相关性达0.506~0.729）。
   • 通过蒙特卡罗采样筛选最优上下文组合，超越固定数量检索的局限性（如BM25仅依赖Top5片段）。

2. 强化学习驱动的动态检索

   • 设计智能奖励机制，训练模型自主选择最具协同价值的上下文组合（如Qwen2.5-Coder-0.6B），而非被动依赖语义相似性。
   • 在CrossCodeEval基准测试中，所有基模型（Java/Python等）性能显著提升，远超RLCoder、BM25等传统方法。

3. 卓越的实验表现

   • Java代码补全：EM提升9.8%~34.9%。
   • Python代码补全：EM提升4.4%~43.8%。
   • 动态适配不同上下文数量，揭示 “上下文并非越多越好” 的黄金组合策略。

📊 技术对比

方法	核心缺陷	ACRCoder解决方案
BM25/图方法	固定数量检索，忽略上下文协同效应	RRL量化协同价值 + 强化学习动态优化
RLCoder	静态上下文选择	多上下文组合建模框架

🚀 应用价值

• 开发者效率：显著提升IDE代码补全准确率，尤其复杂项目中的长尾代码生成。
• 模型兼容性：支持Qwen2.5-Coder、DeepSeek-Coder等主流LLM，易于集成到现有工具链。

📚 论文信息

• 基准测试：CrossCodeEval（多语言真实场景评估）
• 基模型覆盖：Qwen2.5-Coder-7B, DeepSeek-Coder-6.7B, CodeLlama-7B, StarCoder-7B

💡 为什么选择CRCCoder？
“通过智能筛选‘黄金上下文组合’，让AI像资深开发者一样理解代码语境！”