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SciCode-Verified：修复基准缺陷以准确评估 LLM 科学编程能力
SciCode-Verified 研究指出，原有科学编程基准测试中的噪声与设计缺陷，导致大语言模型（LLM）在科学计算任务中的真实表现被严重低估。随着 AI 在复杂数学建模、数据处理和算法实现中的应用日益增多，准确评估模型能力变得尤为关键。通过修正这些测试缺陷，开发人员能够更客观地衡量不同模型在科学代码生成上的实际水平，从而为后续 AI Agent 和科学计算工具的优化提供可靠的数据支持。
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