SWE-Critix entraîne des agents critiques pour la réparation de code
La méthode entraîne un agent de code à critiquer des trajectoires de réparation à l’aide d’un raisonnement différentiel et de récompenses de tests.
Période de l’événement / des données: 2026-10-09
Publié: · Mis à jour:

Des chercheurs associés à Huawei et à l’université Monash en Malaisie ont présenté SWE-Critix, une méthode d’entraînement de vérificateurs qui jugent si la trajectoire d’exécution d’un agent de programmation a accompli sa tâche. Un modèle enseignant compare des trajectoires réussies et échouées pour un même problème afin de produire des explications d’entraînement, avant un ajustement supervisé et un apprentissage par renforcement fondé sur les résultats des tests.
Le système final a atteint une précision globale de 78 % dans l’évaluation CodeForge Preview de l’article. Les auteurs l’ont mesurée sur un jeu de test issu de la même source de données; ils indiquent que la récompense des tests a aidé à distinguer les réparations réussies, tandis que le rappel restait faible pour certaines catégories d’erreurs. Ce résultat préliminaire de benchmark ne démontre pas la réussite sur des dépôts réels.
Données
Résultat de l’étude
CodeForge Preview; trajectoires de test issues de la même source; précision globale rapportée par les auteurs
| Précision globale sur les trajectoires de test CodeForge Preview | 78 | CodeForge Preview; trajectoires de test issues de la même source; précision globale rapportée par les auteurs |
Méthodologie
La valeur se limite à l’expérience de benchmark décrite dans l’article; ce n’est ni un résultat de terrain ni une garantie générale.
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Sujets et lieux
Sujets proposés
- Science et technologieProposé
- Preserved editorial category/topic; broad candidate onlyarxiv.org ↗
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