SWE-rebench-V2 выпущен: Крупнейший открытый мультиязычный набор данных для обучения кодовых агентов
Детали релиза SWE-rebench-V2
Команда R&D Nebius под руководством Ибрагима опубликовала SWE-rebench-V2, который они описывают как "в настоящее время самый большой открытый набор данных в мире для обучения кодирующих агентов". Набор данных является многоязычным и исполняемым, специально разработанным для крупномасштабного обучения с подкреплением.
Ключевые технические особенности
Команда создала автоматизированный конвейер для извлечения RL-сред в масштабе. Этот релиз включает:
- Полный набор данных SWE-rebench-V2
- Подробный технический отчет
- Статья и набор данных доступны по адресу: https://huggingface.co/papers/2602.23866
Сообщество и поддержка
Команда поддерживает активную поддержку в Discord как для набора данных, так и для их SWE-rebench Leaderboard по адресу: https://discord.gg/wXYmWpMu. Они отмечают, что сообщество LocalLLaMA предоставило "самую ценную обратную связь" для их работы с SWE-rebench Leaderboard и подтверждают, что продолжают работу над таблицей лидеров с планами "сделать её ещё круче".
Для исследовательского сотрудничества или вопросов, с Ибрагимом можно связаться через личные сообщения на Reddit или Twitter (X) по адресу: https://x.com/ibragim_bad.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Helix: Открытая платформа превращает Claude в персонального ИИ-агента для macOS
Helix — это фреймворк с открытым исходным кодом, который подключает Claude через Claude Code в терминале к macOS с помощью четырёх плагинов MCP-сервера, позволяя Claude управлять приложениями, поддерживать постоянную память, выполнять запланированные задачи и работать с локальной обработкой голоса.
Шесть инструментов с открытым исходным кодом, решающих проблемы безопасности, стоимости и сложности OpenClaw
Разработчик протестировал шесть инструментов сообщества для устранения уязвимостей безопасности OpenClaw, отмеченных Cisco, растущих затрат и сложной настройки. ClawSec обеспечивает сканирование безопасности и проверку целостности, Antfarm позволяет создавать детерминированные рабочие процессы с несколькими агентами, а LanceDB Pro улучшает поиск в памяти с помощью гибридного векторного поиска.
Тест Flash-MOE на M5 Max: 12.99 токенов в секунду с моделью Qwen3.5-397B.
Тестирование модели Qwen3.5 с 397 миллиардами параметров, запущенной локально на MacBook Pro M5 Max с 128 ГБ оперативной памяти, показало скорость 12,99 токенов в секунду при использовании 4-битного квантования и настройки cache-io-split 4, что в три раза быстрее исходного теста с 48 ГБ памяти.
Автоматизация сортировки оповещений Datadog с помощью Claude Code и MCP
Разработчик создал систему, используя навыки Claude Code и MCP-сервер Datadog, для автоматической проверки мониторинговых алертов, классификации проблем и открытия PR с исправлениями через cron-задачу. Настройка занимает около 30 минут и запускает параллельные AI-агенты в изолированных рабочих деревьях.