[논문리뷰] daVinci-Env: Open SWE Environment Synthesis at ScaleLarge Language Models (LLMs)의 발전은 자율적인 Software Engineering (SWE) agent 개발을 가속화하고 있지만, 이러한 agent를 효과적으로 훈련하기 위해서는 대규모의 실행 가능하며 검증 가능한 환경이 필수적입니다.#Review#SWE Agents#Environment Synthesis#Large Language Models#Dockerfile#SWE-Bench Verified#Data Scaling#Quality Curation2026년 3월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-rebench V2: Language-Agnostic SWE Task Collection at Scale본 논문은 대규모의 재현 가능한 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 태스크 환경 부족 문제를 해결하고, 특히 강화 학습(RL) 기반 LLM 에이전트 훈련을 위한 언어 독립적인(language-agnostic) SWE 태스크 컬렉션 을 대규모로 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#SWE Agents#Reinforcement Learning#Task Collection#Language-Agnostic#Automated Pipeline#Docker#LLM Judges#Reproducibility2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중