실행 피드백은 단위 테스트가 객관적이며 프로그램의 정확도를 직접 측정하기 때문에 코드 모델에 유용한 지도 신호입니다. 하지만 그 약점은 전체 프로그램이 종종 한 번 통과 또는 실패 비트로 축소되어, RLVR(Reinforcement Learning from Verification and Review)이 어려운 크레딧 할당 문제(credit assignment problem)를 해결해야 한다는 것입니다. 동시에 코딩 시스템에는 종종 별도의 리뷰어 또는 테스터 역할이 포함되지만, 이러한 Critic들은 보통 훈련되기보다는 프롬프트를 통해 제공되며 실행에 대해 교정되지 않았습니다. 우리는 ExecuCritic을 제안합니다. 이는 코더(coder)와 크리틱(critic)이 동일한 실행 롤아웃(execution rollouts)에서 함께 업데이트되는 공동 훈련 프레임워크입니다. Critic은 통과 또는 실패 결과를 예측하고 짧은 진단 피드백을 제공하며, Coder는 Critic이 현재 롤아웃 그룹에 대해 Executor와 동의할 때만 이 신호를 사용합니다. 여덟 개의 코드 벤치마크와 두 개의 최근 오픈 백본(open backbones)에 걸쳐 ExecuCritic은 Critic 없이 GRPO를 수행했을 때, 프롬프트된 리뷰어 시스템 및 스칼라 보상 모델 베이스라인보다 개선되었으며, 더 적은 정책 기울기 단계(policy gradient steps)와 더 적은 샌드박스 실행을 요구합니다. Ablation 및 신뢰성 분석에 따르면 이러한 이점은 더 큰 샘플링 예산보다는 더 나은 크레딧 할당에서 비롯된 것으로 보입니다.