在算法竞赛的世界里，规则明确、限制严格、评测毫不留情。

@SentientAGI 发布的 LiveCodeBench Pro，把这种真实的编程环境完整搬进了模型评测体系，并正式被 @NeurIPSConf 接收。

这套系统重新定义了“模型会写代码”这件事。
评测过程覆盖完整的算法推理路径：阅读题目、设计方案、生成代码、编译执行、通过隐藏测试。
每个环节都在统一的 Docker 环境下运行，时间和内存限制严格遵循原始竞赛标准。

传统评测往往使用宽松的条件和重复的题库，模型分数看似亮眼，却难以复现。
LiveCodeBench Pro 直接从真实竞赛中提取最新题目，锁定当时的限制，添加 Codeforces 风格的 hack 阶段和内部 fuzz 测试。
评测结果经过充分对抗与检验，能够反映模型的真实算法能力与代码执行表现。

整个流程从比赛结束开始：系统自动抓取题面、输入生成器和评测逻辑，然后冻结原始约束条件。
模型需在限定资源内完成完整解题，生成可编译的 C++ 程序，并在统一环境中接受隐藏测试。
每次运行都会输出完整日志、时间消耗、内存占用、编译信息和评测结果，为后续分析提供完整依据。

任务来源覆盖多个权威竞赛平台：

- Codeforces 持续输出多样化的最新题目；
- ICPC 体现团队合作下的快速算法设计与实现；
- IOI 带来面向结构与复杂度控制的奥赛级挑战。

题目难度采用类似 Elo 的动态评级系统：
≤2000 为 Easy，2000–3000 为 Medium，>3000 为 Hard。
难度等级会随着人类与模型的解题记录实时更新，确保评测结果在不同时间点都具备可比性与可信度。

LiveCodeBench Pro 支持本地复现与公开对比。
只需克隆仓库，安装 Python 3.12 与 Docker，并配置模型适配器，即可在本地完整运行评测。
本地结果与公共榜单使用相同的判题环境和数据集，保证分数之间可直接对照。

每次运行都会生成结构化 JSON 文件，记录每道题的判定、运行时间、内存使用与失败标签，便于研究团队深入定位问题来源。
这些数据揭示模型在长程逻辑、搜索策略、复杂度控制或数据结构设计上的具体短板，为改进提供明确方向。

在生成式模型频繁追求高分与提示技巧的阶段，LiveCodeBench Pro 提供了一种干净的参照。
它把算法能力重新拉回真实语境，让模型面对与人类程序员相同的规则和压力。
这是一场关于逻辑与执行的考验，也是一面清晰的镜子，呈现出模型在编程理解上的真实边界。

LiveCodeBench Pro 让代码回到规则的世界，让评测回到可验证的现实。

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