SWE-RL使用交流:

SWE-RL是一个通过开源软件演进数据和基于规则的奖励机制,推动大型语言模型推理能力的强化学习项目。它旨在提升大型语言模型在软件工程中的推理能力,并提供奖励函数和提示模板,帮助开发者快速上手强化学习在软件工程中的应用。此外,项目支持Agentless Mini,实现快速异步推理和代码修复。
SWE-RL的特点:
- 1. 首个针对真实世界软件工程的强化学习方法
- 2. 提供奖励函数和提示模板,助力开发者快速上手
- 3. 支持Agentless Mini,实现快速异步推理和代码修复
SWE-RL的功能:
- 1. 用于提升大型语言模型在软件工程中的推理能力
- 2. 帮助开发者快速上手强化学习在软件工程中的应用
- 3. 实现代码的快速异步推理和修复
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