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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种交互式代码生成方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120276720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510340481.9，技术领域涉及：G06F8/33；该发明授权一种交互式代码生成方法、系统及存储介质是由程良伦;范振益;陈翀;张鸿彬设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种交互式代码生成方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种交互式代码生成方法、系统及存储介质，所述交互式代码生成方法包括：基于初始语言模型πθ进行一次采样，以生成候选代码x0；然后根据所述候选代码x0获取用户的自然语言反馈结果f，以基于所述自然语言反馈结果f生成修正代码x1；判断所述修正代码x1是否符合预设代码要求，以在符合时，基于所述修正代码获取目标代码R。本申请通过引入用户自然语言反馈,可以在很少量的反馈下就取得显著改进，大大降低了应用中的数据准备成本；并且通过引入用户在使用过程中的反馈,模型训练变得有交互性。

本发明授权一种交互式代码生成方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交互式代码生成方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：基于初始语言模型πθ进行一次采样，以生成候选代码x0； S200：根据所述候选代码x0获取用户的自然语言反馈结果f，以基于所述自然语言反馈结果f生成修正代码x1； 以及，S300：判断所述修正代码x1是否符合预设代码要求，以在符合时，基于所述修正代码获取目标代码R； 所述S100还包括：获取任务描述数据集D＝{t,u}；其中，所述任务描述数据集D至少包括任务描述t和对应的测试集u； 所述S200包括： 基于所述测试集u判断所述候选代码x0是否通过测试，以根据测试判断结果获取数据集C＝{x0,t,u|x0～πθ·|t,EVALx0,t＝0,t,u∈D}； 基于所述数据集C获取所述自然语言反馈结果f，并根据所述自然语言反馈结果f获取样本集Cannotated＝{x0,f,t|x0,t,u∈C}； 根据所述自然语言反馈结果f构建模型提升分布q； 以及，基于所述样本集Cannotated和模型提升分布q获取所述初始语言模型的目标分布其中，Rx1,t为修正代码x1对应任务描述t质量打分函数，Rx1,t＝EVALx1,t，β为符号常数参数； 所述S200还包括： 根据所述目标分布初始语言模型πθ和模型提升分布q获取采样估计损失函数 对所述采样估计损失函数Lθt进行最小化处理，以N次增强所述初始语言模型πθ；其中，N初始化为1； 所述S200还包括： 基于N次增强后的初始语言模型πθ进行二次采样，以基于二次采样结果构建反馈分布pF； 通过修正模型πψ根据所述反馈分布pF生成修正代码x1； 还包括： 当所述修正代码x1不符合预设代码要求时，基于所述修正代码x1获取错误代码x0； 以及，通过所述错误代码x0训练所述修正模型πψ，以增强所述修正模型πψ。

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