SWE-Opt 仓库级性能优化基准发布
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SWE-Opt 仓库级性能优化基准发布
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AI 综述
Ezgi Sarıkayak 等作者发布仓库级基准 SWE-Opt，用于评估大语言模型在真实代码库中的性能优化能力。该基准包含 102 个来自开源项目的专家优化任务，每个任务配有参数化测试，并在噪声感知的测量条件下考察运行时间、峰值内存和时间加权内存占用（TWMU）。
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最新进展11月3日 13:00
SWE-Opt：评估大语言模型仓库级性能优化能力的基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AISWE-Opt：评估大语言模型仓库级性能优化能力的基准
研究团队提出仓库级基准 SWE-Opt，用 102 个来自开源项目的专家优化任务评估大语言模型在真实代码库中的性能优化能力。该基准为每个任务配套参数化测试，在噪声感知的测量条件下考察运行时间、峰值内存和时间加权内存占用（TWMU，Time-Weighted Memory Usage）。
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