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该框架不依赖单一模型的自我修正能力，而是通过多角色分工与对抗博弈，让系统在持续的「攻防演练」中自发涌现出更高的代码质量。

本文从技术视角对该工作进行解读。

团队开发的 YuLan-OneSim 围绕三个核心能力进行设计。

在语义端，NOSE 利用大语言模型 DeepSeek 挖掘 1,086 个气味描述词之间的语义近邻关系（如「柠檬」与「柑橘」、「甜」与「蜂蜜」），将这些语义近邻标记为「弱正样本」并赋予中间权重。