SWE-rebench-V2 publié : le plus grand ensemble de données multilingues ouvert pour l'entraînement d'agents de code
Détails de la publication de SWE-rebench-V2
L'équipe de R&D de Nebius, dirigée par Ibragim, a publié SWE-rebench-V2, qu'ils décrivent comme "actuellement le plus grand ensemble de données ouvert au monde pour l'entraînement d'agents de codage". L'ensemble de données est multilingue et exécutable, conçu spécifiquement pour l'entraînement à grande échelle en apprentissage par renforcement.
Caractéristiques techniques clés
L'équipe a construit un pipeline automatisé pour extraire des environnements d'apprentissage par renforcement à grande échelle. Cette publication comprend :
- L'ensemble complet de données SWE-rebench-V2
- Un rapport technique détaillé
- L'article et l'ensemble de données disponibles à : https://huggingface.co/papers/2602.23866
Communauté et support
L'équipe maintient un support Discord actif pour l'ensemble de données et leur classement SWE-rebench à : https://discord.gg/wXYmWpMu. Ils notent que la communauté LocalLLaMA a fourni "les retours les plus précieux" pour leur travail avec le classement SWE-rebench et confirment qu'ils continuent à travailler sur le classement avec des plans pour "le rendre encore plus cool".
Pour des collaborations de recherche ou des questions, Ibragim peut être contacté par message privé sur Reddit ou Twitter (X) à : https://x.com/ibragim_bad.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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