P4IR, двухэтапная система, использует обучение с учителем и групповую относительную оптимизацию политик для улучшения систем автоматического соблюдения кода на основе больших языковых моделей. Она снижает расстояние редактирования дерева и расстояние Левенштейна на уровне токенов на 23,8% и 38,6% соответственно, превосходя ведущие языковые модели, такие как Claude Opus, GPT-5.2 и GLM-4.7, в условиях нулевого обучения с использованием небольшого количества примеров, и снижает количество ложноположительных результатов на незначительную, но статистически значимую величину.