MARS：面向竞赛编程的多专家大语言模型接力系统
MARS是一种面向竞赛编程的提示词驱动多智能体框架，由动态规划、图算法、字符串、几何等领域的专业智能体协作完成任务。系统通过检索增强生成，为每道题目选择合适的专家团队。起始智能体先编写C++17解法，后续智能体在沙盒中运行测试样例，并决定保留、修复或将代码交给下一位专家。在使用Gemma 4的CodeContests测试集上，MARS取得0.624 ± 0.006的通过率，比直接提示高14.4个百分点。该系统平均每题仅需2.3个流程阶段，在实际运行时间成本低3.3倍的情况下接近CodeSIM的0.731通过率，同时显著降低了每题令牌消耗的波动。源代码已在GitHub上公开。
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