SWE-Trail：用历史轨迹引导编码智能体数据收集

Ziming Li 等作者发布论文，提出一种名为 SWE-Trail 的编码智能体轨迹收集方法：它用先前收集的轨迹来引导后续采样，同时把这段历史留在编码智能体上下文之外，以避免训练与测试阶段不一致。 论文报告称，在 124B 学生模型上，SWE-Trail 使 SWE-bench Multilingual 和 SWE-bench Pro 的平均解决率分别比独立采样高 2.33 和 1.60 个百分点。这组对比是该论文给出的实验结果，用于说明用历史引导收集数据的效果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。