[논문리뷰] LLM Agents Can See Code Repositories본 논문은 현대적인 코딩 에이전트가 텍스트 기반의 인터페이스에 지나치게 의존함으로써 저장소의 복잡한 구조적 관계를 파악하는 데 한계를 겪고 있다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Multimodal Large Language Models#Software Engineering#Code Repository Understanding#Issue Resolution#Visual Representation#Agentic Frameworks2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Lego: Pushing the Limits of Supervised Fine-tuning for Software Issue Resolving본 논문은 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 문제 해결 분야에서 SFT (Supervised Fine-tuning) 전용 경량 접근 방식 의 한계를 확장하여 최첨단 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 복잡한 훈련 패러다임(예: 중간 훈련, 강화 학습) 없이도 SFT만으로 높은 성능을 낼 수 있음을 보여주고자 합니다.#Review#Software Engineering#Issue Resolution#Supervised Fine-tuning (SFT)#Large Language Models (LLMs)#Hybrid Dataset#Error Masking#Curriculum Learning#Test-Time Scaling (TTS)#Generative Verifiers2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Debate: Competitive Multi-Agent Debate for Software Issue Resolution본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 소프트웨어 이슈 해결 시스템의 '제한된 관찰 범위(limited observation scope)' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent System#Software Engineering#Fault Localization#Issue Resolution#Large Language Models#Competitive Debate#Graph Traversal2025년 8월 4일댓글 수 로딩 중