AlignCoder：リポジトリレベルのコード補完に向けた検索とターゲット意図のアライメント

要約

リポジトリレベルのコード補完において、従来の検索拡張生成（RAG）手法が抱える「クエリとターゲットコードの不整合」および「推論情報の活用不足」という課題を解決するフレームワーク「AlignCoder」を提案。強化学習を用いた検索器の訓練とクエリ拡張により、ベンチマークで18.1%の精度向上を達成した。

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