arXiv · cs.AI· Pengfei He, Jiayuan Zhou, Shaowei Wang, Ruiqi Pan·· 21 小时前
TestGRAD 通过失败模式动量优化 SWE-Agent 集成测试套件
TestGRAD: Evolving Test Suites via Failure Pattern Momentum for SWE-Agent Ensemble
arXiv:2610.10242v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Pengfei He, Jiayuan Zhou, Shaowei Wang, Ruiqi Pan
首次提交：2026-10-07 23:25
研究任务与主要进展
TestGRAD 提出面向 SWE-Agent 集成的自动测试优化框架，通过差分损失、全 CRUD 测试更新和失败模式动量，使测试套件更好地区分候选补丁。基于论文摘要，该方法在 SWE-bench Verified 上使用 4-agent 集成达到 84.2% Pass@1，较最强基线 80.6% 提高 3.6 个百分点，并将失败历史上下文压缩超过 100 倍；具体实验细节未在材料中说明。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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