研究人员开发了新的框架来自动化软件代码库的创建和管理，解决了自动化软件工程中的一个关键瓶颈。一个名为 RepoLaunch 的系统成功地跨越各种语言和平台构建和测试代码，成功率为 78%。另一项工作引入了 DeNovoSWE，这是一个包含 4,818 个实例的大型数据集，用于训练代码代理根据文档生成整个代码库，显著提高了复杂任务的性能。 AI
影响 这些在自动化代码库生成和大规模数据集方面的进步对于训练更强大的软件开发人工智能代理至关重要。
排序理由 该集群包含两篇研究论文，详细介绍了用于自动化软件工程的新框架和数据集。
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arXiv:2603.05026v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Language model (LM) agents have driven substantial progress in automated software engineering (SWE), yet building and testing software repositories at scale remains a largely manual and labor-intensive bottleneck. In this …
A large-scale dataset called DeNovoSWE is introduced for training code agents to generate entire software repositories from documentation, significantly improving performance on long-horizon software engineering tasks.