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随着大语言模型（LLM）的快速发展，强化学习（RL）已经成为代码生成和优化领域中的关键技术。本文系统地综述了强化学习在代码优化和生成中的应用，重点介绍了它在提升编译器优化、资源分配以及框架和工具开发方面的作用。随后的章节首先深入探讨了编译器优化的复杂过程，分析了强化学习算法在提高效率和资源利用率方面的应用。接着，讨论转向强化学习在资源分配中的作用，重点涉及寄存器分配和系统优化。我们还探讨了框架和工具在代码生成中的新兴作用，分析了如何将强化学习集成进来以增强其能力。本文综述旨在为研究人员和实践者提供一个全面的资源，帮助他们利用强化学习推动代码生成和优化技术的发展。 1 引言 随着软件系统的复杂度不断增加，开发周期也越来越紧张，手工编写代码和优化在一定程度上变得不切实际。因
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