CQ2-CARE整文件选择优于压缩检索
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CQ2-CARE整文件选择优于压缩检索
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AI 综述
Xiaocong Yang等提出并评测了CQ2-CARE，在相同 token 预算下选择需要展示的完整文件；在300个近期SWE-rebench代码修复问题上，该方法相比压缩代码或检索代码片段解决了更多问题。 使用GPT-5.6和Claude Opus 5时，CQ2-CARE的解决率分别为43.7%和46.7%。按对应模型比较，它比三种压缩器中的最佳方法高6.3个百分点，比三种检索器中的最佳方法分别高9.3和12.7个百分点；测试还显示其结果高于SweRank和SWE-Pruner。评测以基准测试验证补丁。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月28日 12:00
Skip the Compressor 研究：编码智能体选择完整文件比压缩代码修复更多问题报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningSkip the Compressor 研究：编码智能体选择完整文件比压缩代码修复更多问题
研究发现，在相同 token 预算下，让编码智能体选择需要查看的完整文件并保留原始代码，比压缩文本或检索代码片段能解决更多软件工程问题。
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- 可比范围当前
- 7
- 可比范围峰值
- 810月28日 21:00
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