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arXiv cs.AI· Sida Li, Yuanxin Liu, Shicheng Li, Linli Yao, Xu Sun, Haoli Bai, Xiaohui Li·· 22 天前AI 评分43

结构化评分框架 TQS:用于筛选代码智能体监督微调轨迹

Quality, Not Just Outcome: A Structural Scoring Framework for Selecting Coding-Agent Trajectories for Supervised Fine-Tuning

AI 导读

研究人员提出结构化评分框架 TQS,无需 LLM 裁判且呈线性时间运行,专门用于评估代码智能体的交互轨迹结构质量。该框架从信息聚焦、意图与动作对齐以及策略动态三个维度进行度量,并在公开开源语料库的 155,144 条成功轨迹上完成排序筛选。实验显示,在 TQS 高分轨迹上微调的模型在 SWE-Bench-Verified 上的表现持续优于随机或低分子集训练的模型。

来源:arXiv cs.AI · arxiv.org