预测编码Agent后训练表现
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预测编码Agent后训练表现
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报道摘要
作者提出三种无需让基础模型从冷启动完整驱动 Agent 环境、即可预测后训练编码 Agent 潜力的筛选方法。基于论文摘要，Decisive-Action BPB、Patch MCQ 和 prefix-conditioned pass@K 在十组公开基础模型与后训练模型上，排序结果均与后训练模型的 SWE-bench Verified pass@1 接近。
摘自 arXiv · cs.AI
最新进展10月8日 01:37
研究从基础模型预测后训练编码 Agent 性能报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv · cs.AI研究从基础模型预测后训练编码 Agent 性能
作者提出三种无需让基础模型从冷启动完整驱动 Agent 环境、即可预测后训练编码 Agent 潜力的筛选方法。基于论文摘要，Decisive-Action BPB、Patch MCQ 和 prefix-conditioned pass@K 在十组公开基础模型与后训练模型上，排序结果均与后训练模型的 SWE-bench Verified pass@1 接近。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。