1.代码压力测试

在当前评测生成式模型代码能力的浪潮中，传统依赖人工编写的算法基准测试集，正日益暴露出可扩展性不足与数据污染严重两大瓶颈为突破这一困局，北京大学与通用人工智能研究院联合提出全新 UniCode 框架该研究由北京大学梁一韬助理教授指导，博士生郑欣悦为第一作者，林昊苇为共同一作，创新性地构建了一套能够自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例的进化式评测系统。

2.压力测试优化

UniCode 框架通过三大核心策略动态扩展题目，并采用基于「压力测试」的用例合成技术，成功构建出包含 492 道题目的全新评测基准在对 19 个前沿大模型进行系统性测试后，表现最佳的 o4-mini 模型也仅达到 70.3% 的通过率，充分印证了 UniCode 在评测上的高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟了一条动态、可扩展的全新路径。

用「进化 压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？（插图

3.压力测试java

论文标题：UniCode: A Framework for Generating High Quality Competitive Coding Problems论文地址：http://arxiv.org/abs/2510.17868

4.压力测试模型

代码开源：https://github.com/grandsmile/UniCode数据集: https://huggingface.co/datasets/grandsmile/Generative_Coding_Dataset

5.代码压力测试工具

三种「进化式」题目生成策略

用「进化 压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？（插图1

6.压力测试 程序

UniCode 将问题生成看作类似生物进化的变异与重组过程，设计了三类互补策略：单题扩展

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