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字节跳动推出 Multi-SWE-bench,开创多语言代码自动修复新标准

在程序开发的世界中,错误修复总是一个令人头疼的问题。如今,字节跳动的豆包大模型团队为此带来了好消息:他们正式推出了首个多语言软件工程(SWE)数据集 ——Multi-SWE-bench。这个新数据集旨在评估和提升大模型在自动修复代码错误方面的能力。Multi-SWE-bench 与以往的单语言数据集相比,显著扩大了适用范围。这一数据集不仅涵盖了 Python,还包括 Java、Go、Rust、C、C++、TypeScript 和 JavaScript 等七种主流编程语言,真正实现了 “全栈工程” 的评测基准。这意味着无论开发者使用哪种语言

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字节跳动推出 Multi-SWE-bench,开创多语言代码自动修复新标准

字节跳动开源Multi-SWE-bench,推动大模型代码智能升级

近日,字节跳动豆包大模型团队宣布开源Multi-SWE-bench,这是业内首个多语言代码修复基准数据集,为大模型“自动修Bug”能力的评估与提升带来新突破。在大模型技术快速发展的当下,代码生成任务成为检验模型智能的关键领域。以SWE-bench为代表的代码修复基准,虽能衡量模型的编程智能,但存在明显局限。其仅聚焦Python语言,无法评估模型跨语言泛化能力;且任务难度有限,难以覆盖复杂开发场景,制约了大模型代码智能的进一步发展。面向不同模型代码能力评测分数Multi-SWE-bench应运而生

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字节跳动开源Multi-SWE-bench,推动大模型代码智能升级
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