[논문리뷰] SWE-Universe: Scale Real-World Verifiable Environments to Millions

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저자: Mouxiang Chen, Lei Zhang, Yunlong Feng, Xuwu Wang, Wenting Zhao, Ruisheng Cao, Jiaxi Yang, Jiawei Chen, Mingze Li, Zeyao Ma, Hao Ge, Zongmeng Zhang, Zeyu Cui, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Jianling Sun, Junyang Lin, Binyuan Hui

핵심 연구 목표

본 논문은 낮은 생산 수율, 취약한 검증기, 과도한 비용 등 기존의 자동화된 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 검증 가능 환경 구축의 문제점을 해결하고자 합니다. 이를 위해 GitHub 풀 리퀘스트(PRs)로부터 실세계 SWE 환경을 수백만 규모 로 확장하고 효율적이며 신뢰성 있게 구축하는 SWE-Universe 프레임워크를 제안하는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

SWE-Universe는 자율 빌딩 에이전트(autonomous building agent) 를 핵심으로 하며, 이는 효율적인 커스텀 학습된 Qwen-Next-80A3 (MoE) 모델로 구동됩니다. 에이전트는 반복적 자체 검증(iterative self-verification) 을 통해 버그 상태와 수정된 상태 모두에서 생성된 evaluation.sh 스크립트를 테스트하여 빌드 성공률을 82.6%에서 94% 로 향상시킵니다. 또한, LLM 기반의 인루프 해킹 감지(in-loop hacking detection) 모듈은 단순 문자열 매칭과 같은 표면적인 검증 시도를 식별하여 실제 코드 실행을 통한 견고한 검증을 강제합니다. 이 과정은 MEGAFLOW 분산 실행 시스템을 통해 대규모로 병렬화되어, 최종적으로 807,693개 의 다국어 환경을 구축했습니다.

주요 결과

SWE-Universe 프레임워크를 통해 807,693개 의 다국어 검증 가능 SWE 환경이 성공적으로 구축되었으며, 이는 기존 데이터셋보다 훨씬 큰 규모입니다. Qwen-Next-80A3 모델은 커스텀 다국어 벤치마크에서 78.44% 의 높은 성공률을 달성하여 Claude-Opus-4.5 (77.81%) 를 능가했습니다. 이 데이터셋을 활용한 대규모 에이전트 중간 학습(mid-training)은 SWE-Bench Verified 성능을 50.3%에서 61% 이상 으로, SWE-Bench Multilingual 성능을 31%에서 46% 이상 으로 향상시키는 정량적인 효과를 보였습니다. 최종적으로 Qwen3-Max-Thinking 모델은 이 기법을 적용하여 SWE-Bench Verified 에서 75.3% 의 점수를 달성했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

본 연구는 실제 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하는 고품질 코딩 에이전트 개발 을 위한 필수적인 대규모 다국어 데이터셋과 방법론을 제공합니다. 특히, 반복적 자체 검증 과 인루프 해킹 감지 는 에이전트 학습 데이터의 신뢰성과 유용성을 보장하는 데 핵심적인 기술입니다. 효율적인 MoE 아키텍처 모델의 활용은 대규모 환경 구축의 비용 효율성을 높여 실제 프로덕션 환경에서의 적용 가능성을 시사하며, 이는 AI/ML 엔지니어들이 더욱 강력하고 범용적인 코딩 에이전트를 개발하는 데 중요한 자원이 될 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.