SWE-bench Verified

SWE-bench Verified官网

AI模型软件工程能力评估工具

SWE-bench Verified简介

需求人群：

"SWE-bench Verified主要面向AI研究者和软件开发者，他们需要评估和理解大型语言模型在软件工程任务中的表现和能力。通过这个工具，用户可以更准确地衡量AI模型的编程能力和问题解决技巧，进而优化和提升模型的性能。"

使用场景示例：

研究者使用SWE-bench Verified来测试和比较不同AI模型在解决编程问题上的表现。

教育机构利用该工具作为教学辅助，帮助学生理解AI在编程领域的应用。

软件开发团队使用SWE-bench Verified来评估和选择最适合其项目的AI编程助手。

产品特色：

从GitHub问题中提取并创建测试样本

提供FAIL_TO_PASS和PASS_TO_PASS测试以验证代码的正确性

人工注释筛选，确保测试样本的质量和问题描述的明确性

使用容器化的Docker环境简化评估过程，提高可靠性

与SWE-bench作者合作开发新的评估工具

GPT-4o在SWE-bench Verified上的表现显著提高，解决了33.2%的样本

使用教程：

步骤一：下载并安装SWE-bench Verified工具。

步骤二：准备或选择一个GitHub代码库以及相关的问题描述。

步骤三：使用SWE-bench Verified提供的环境和测试框架对AI模型进行评估。

步骤四：运行FAIL_TO_PASS和PASS_TO_PASS测试，检查AI模型生成的补丁是否解决了问题并且没有破坏现有功能。

步骤五：根据测试结果分析AI模型的性能，并据此进行模型优化。

步骤六：将评估结果和反馈整合到模型训练和迭代过程中，以提高模型的软件工程能力。

SWE-bench Verified官网入口网址

https://ocode.dev/

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