待验证50% 置信事实精确时间
DeepSeek-Coder和CodeRL是基于执行反馈的强化学习（Execution-based RL）训练代码模型的典型代表
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
AI编程为何进步最快？四大结构性优势深度解析
bilibili卢菁博士_北大AI博士后2026/6/5
相关事实
部分验证DeepSeek-Coder系列模型专门针对编程任务进行了优化，支持多种编程语言，在代码补全、Bug修复和架构设计等方面表现突出79% 相似待验证初代 DeepSeek Math 基于 DeepSeek Coder 代码大模型进行预训练79% 相似已验证DeepSeek-Coder采用Fill-in-the-Middle（FIM）训练策略，使其擅长代码补全场景79% 相似待验证Meta的Code Llama和DeepSeek-Coder都沿用了先在通用语料上建立语言理解能力、再用高质量代码数据进行领域对齐的训练策略78% 相似待验证DeepSeek以极低的训练成本实现了与顶级闭源模型接近的数学与代码能力，其R1模型在发布时引发全球关注76% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/53530MCP
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