代码大模型 / AI 编程

Frontier Coding Agents Can Now Implement an AlphaZero Self-Play Machine Learning Pipeline For Connect Four That Performs Comparably to an External Solver

前沿编码代理如今可以实现一个AlphaZero自博弈机器学习流水线用于连接四游戏，其性能可与外部求解器相媲美

Joshua Sherwood, Ben Aybar, Benjamin Kaplan

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基准测试，评估前沿编码代理自主实现AlphaZero式机器学习流水线的能力，通过简洁任务描述而非完整前序工作参考，评估连接四游戏AI性能，发现Claude Opus 4.7在七次试验中胜过Pons求解器，其他代理表现欠佳。

SWE-Bench 5G: Benchmarking AI Coding Agents on Telecom Network Engineering Tasks

SWE-Bench 5G：基于电信网络工程任务的AI编码代理基准测试

Jiao Chen, Jianhua Tang, Xiaotong Yang, Zuohong Lv

专题命中 软件智能体 ：coding agent(title,abstract)

AI总结 本文提出SWE-Bench 5G基准，评估AI编码代理在5G核心网络软件中解决真实世界bug的能力，通过Docker环境和双测试策略验证领域知识对性能的影响。

Hot Fixing in the Wild

野火修复

Carol Hanna, Karine Even-Mendoza, W. B. Langdon, Mar Zamorano López, Justyna Petke, Federica Sarro

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

AI总结 研究分析了61000余个仓库中的人工和AI代理生成的热修复，发现其具有紧迫性特征，揭示了人类与AI在修复行为上的差异，为实际应用中的热修复协作提供基础。