代码大模型 / AI 编程

From SWE-ZERO to SWE-HERO: Execution-free to Execution-based Fine-tuning for Software Engineering Agents

从SWE-ZERO到SWE-HERO：从无执行到基于执行的微调方法用于软件工程代理

Nikolai Ludwig, Wasi Uddin Ahmad, Somshubra Majumdar, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 软件智能体 ：repository(abstract)；分类 cs.SE、cs.CL

AI总结 本文提出一种两阶段SFT方法，通过知识蒸馏实现SWE-bench的最佳性能，通过进化精炼策略提升代码语义和工程流程。

Automating Android Build Repair: Bridging the Reasoning-Execution Gap in LLM Agents with Domain-Specific Tools

自动化Android构建修复：通过领域特定工具弥合LLM代理中的推理-执行差距

Ha Min Son, Huan Ren, Xin Liu, Zhe Zhao

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； CodeDroid LLC（CodeDroid有限责任公司） 纠错

专题命中 软件智能体 ：coding agent(abstract)；分类 cs.SE、cs.AI

AI总结 本文提出AndroidBuildBench基准和GradleFixer工具，通过领域特定抽象提升LLM修复Android构建错误的效率，解决LLM在低层执行中的不足。