論文の概要: FrontierSmith: Synthesizing Open-Ended Coding Problems at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.14445v1
• Date: Thu, 14 May 2026 06:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-15 21:45:34.667152
• Title: FrontierSmith: Synthesizing Open-Ended Coding Problems at Scale
• Title（参考訳）: FrontierSmith: スケールでのオープンエンドコーディング問題の合成
• Authors: Runyuan He, Qiuyang Mang, Shang Zhou, Kaiyuan Liu, Hanchen Li, Huanzhi Mao, Qizheng Zhang, Zerui Li, Bo Peng, Lufeng Cheng, Tianfu Fu, Yichuan Wang, Wenhao Chai, Jingbo Shang, Alex Dimakis, Joseph E. Gonzalez, Alvin Cheung,
• Abstract要約: 既存のクローズドエンドコーディングタスクからオープンエンドの問題を進化させる自動化システムであるFrontierSmithを紹介する。 2つのオープンエンドコーディングベンチマークでは、我々の合成データに対するトレーニングはベースモデルよりも大幅に向上する。 合成された問題は、エージェントがもっと回転してトークンを使うようにもなっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.57353294235223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many real-world coding challenges are open-ended and admit no known optimal solution. Yet, recent progress in LLM coding has focused on well-defined tasks such as feature implementation, bug fixing, and competitive programming. Open-ended coding remains a weak spot for LLMs, largely because open-ended training problems are scarce and expensive to construct. Our goal is to synthesize open-ended coding problems at scale to train stronger LLM coders. We introduce FrontierSmith, an automated system for iteratively evolving open-ended problems from existing closed-ended coding tasks. Starting from competitive programming problems, FrontierSmith generates candidate open-ended variants by changing the problems'goals, restricting outputs, and generalizing inputs. It then uses a quantitative idea divergence metric to select problems that elicit genuinely diverse approaches from different solvers. Agents then generate test cases and verifiers for the surviving candidates. On two open-ended coding benchmarks, training on our synthesized data yields substantial gains over the base models: Qwen3.5-9B improves by +8.82 score on FrontierCS and +306.36 (Elo-rating-based performance) on ALE-bench; Qwen3.5-27B improves by +12.12 and +309.12, respectively. The synthesized problems also make agents take more turns and use more tokens, similar to human-curated ones, suggesting that closed-ended seeds can be a practical starting point for long-horizon coding data.
• Abstract（参考訳）: 多くの現実世界のコーディング課題は、オープンエンドであり、既知の最適解を認めていない。 しかし、LLMコーディングの最近の進歩は、機能の実装、バグ修正、競合プログラミングなど、明確に定義されたタスクに焦点を当てている。 オープンエンドのコーディングはLLMにとって依然として弱点であり、主に、オープンエンドのトレーニング問題が不足し、構築に費用がかかるためである。 我々のゴールは、LLMコーダを訓練するために、大規模にオープンエンドコーディング問題を合成することである。 既存のクローズドエンドコーディングタスクから、オープンエンド問題を反復的に進化させる自動化システムであるFrontierSmithを紹介する。 競合プログラミング問題から始めて、FrontierSmithは問題のゴールを変更し、出力を制限し、入力を一般化することで、候補となるオープンエンドの変種を生成する。 次に、量的アイデアの発散度を使って、異なる解法から真に多様なアプローチを導出する問題を選択する。 エージェントは、生き残った候補に対するテストケースと検証器を生成する。 Qwen3.5-9BはFrontierCSで+8.82、ALE-benchで+306.36(Elo-rating-based performance)、Qwen3.5-27Bは+12.12、+309.12。 合成された問題はまた、エージェントがより回転して、人間によって計算されたものと同様のトークンを使用するようにもなっており、クローズドエンド種子が長距離符号化データの実用的な出発点になり得ることを示唆している。

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