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提升大模型自动修Bug能力 豆包正式开源首个多语言类SWE数据集

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快科技

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

快科技4月10日消息,今日,字节跳动豆包大模型团队宣布,正式开源首个多语言类SWE数据集Multi-SWE-bench,可用于评估和提升大模型自动修 Bug”能力。

在SWE-bench基础上,Multi-SWE-bench首次覆盖Python之外的7种主流编程语言(Java、Go、Rust、C、C、TypeScript、JavaScript),是真正面向全栈工程”的评测基准。

Multi-SWE-bench包含1632个实例,均来自GitHub issue,并经过统一的测试标准和专业开发者的审核筛选,确保每个样本具备清晰的问题描述、正确的修复补丁以及可复现的运行测试环境。

豆包大模型团队希望,Multi-SWE-bench能作为大模型在多种主流编程语言与真实代码环境中的系统性评测基准,推动自动编程能力向更实用、更工程化的方向发展。

团队表示,相比于以往聚焦Python的单语言任务,Multi-SWE-bench更贴近现实中的多语言开发场景,也更能反映当前模型在自动化软件工程”方向上的实际能力边界。

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AI前线

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!