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GLM-5.2采用了基于执行反馈的强化学习（RLEF），将代码能否通过测试作为奖励信号优化生成可执行代码的能力
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7/6/2026
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美团CatPaw实测：免费GLM-5.2编程工具靠谱吗？
bilibili鲲鹏Talk7/2/2026
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UnverifiedRLEF将奖励信号来源从人类判断转向代码执行结果，如测试用例通过率和数学答案正确性等可自动验证的确定性信号，绕开人工标注的扩展性瓶颈81% similarUnverified代码生成是RL训练中最理想的应用场景之一，因为其奖励信号具有可验证性81% similarUnverifiedRLVR直接用程序验证答案正确性作为奖励信号，无需人工标注，主要应用于数学、代码等有客观答案的任务77% similarUnverifiedGLM5.1相比GLM5在编程能力（Coding Evaluation）测评数据上有显著提升75% similarUnverified前端代码具有高度视觉可验证性，RLHF在前端任务上能获得更清晰的奖励信号74% similar
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