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RefactorForge改善编码模型工程任务表现

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AI 综述

论文作者团队开发 RefactorForge，从306个 Python 仓库生成可执行任务，并用验证过的教师轨迹继续微调编码模型。作者报告称，这批数据仅占此前编码训练数据 token 的0.46%，模型在 RefactorBench 上提升18个百分点，在 SWE-Bench ProMax 上提升7.06个百分点。在 OpenCode 下，模型在 SWE-Bench Verified 和 SWE-Bench Pro 上分别提升4.97和1.23个百分点；换用其他编码代理框架也观察到改进，但生成全新代码仓库的结果不一。

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最新进展10月28日 12:00

软件工程大模型：为何需要它们，以及软件工程如何帮助构建它们

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月28日

12:00
arXiv · Machine Learning
软件工程大模型：为何需要它们，以及软件工程如何帮助构建它们
论文通过一个服务超过100,000名开发者的92B参数编码大模型工业案例，研究软件工程知识如何指导能力选择、训练数据构建和模型评估。作者开发RefactorForge，从306个Python仓库生成5,704个可执行任务，并保留4,572条经过验证的教师轨迹，共72.51 million tokens。

本事件热度走势

可比范围当前: 7
可比范围峰值: 810月28日 21:00
近 24 小时变化: –

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