California Institute of Technology（加州理工学院）

FormulaCode: Evaluating Agentic Optimization on Large Codebases

FormulaCode: 评估在大规模代码库上进行代理优化

Atharva Sehgal, James Hou, Akanksha Sarkar, Ishaan Mantripragada, Swarat Chaudhuri, Jennifer J. Sun, Yisong Yue

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 FormulaCode是一个评估大型真实代码库上代理优化能力的基准，包含957个从科学Python仓库挖掘出的性能瓶颈，配以专家撰写的补丁和平均264.6个社区维护的性能工作负载，揭示了前沿LLM代理在多目标优化上的重大挑战。

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