[논문리뷰] FC-SWE: Failure-Conditioned RL for Long-Horizon Software Engineering Agents본 논문은 리포지토리 수준의 SWE 작업에서 에이전트가 실패한 시도의 진단 정보를 효과적으로 활용하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 GRPO 기반 학습은 독립적인 시도를 개별적으로 샘플링할 뿐, 실패한 패치로부터 얻은 오류 메시지나 테스트 결과를 후속 복구 시도의 문맥으로 명시적으로 학습하지 않습니다.#Review#Reinforcement Learning#Software Engineering Agents#Failure-Conditioned RL#Long-Horizon#Policy Optimization#Verifier Feedback#SWE-bench2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Long-Horizon RL Needs Muon본 논문은 긴 호흡의 의사결정이 필요한 Long-Horizon 환경에서 sparse한 Outcome Reward를 효율적으로 학습하는 문제를 다룹니다.#Review#Long-Horizon RL#Muon#Single-stream Policy Optimization#Agentic RL#Software Engineering Agents#Reward Shaping2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One to More, More to One: Category-Aware Iterative Expert Training for Software Engineering Agents본 논문은 repository-level Software Engineering (SWE) task의 heterogeneous한 특성으로 인해 발생하는 category see-saw 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Software Engineering Agents#Reinforcement Learning#Category-Aware Training#Expert Training#Policy Integration#Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD)#Refresh-Repair-Expand (RRE)#SWE Labeler2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PaperCompiler: Faithful Paper-to-Code Generation via Repository-Level Specification Compilation본 논문은 최신 연구 논문을 저장소 수준의 코드로 변환할 때 발생하는 정보 손실 및 구현 불일치 문제를 해결하기 위해 PaperCompiler를 제안합니다.#Review#Paper-to-Code#Repository-level Generation#Specification Compilation#Constraint-guided Generation#Software Engineering Agents2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Repo0: Design-Driven Zero-to-All Code Generation본 논문은 기존 Code Generation 모델들이 소프트웨어 아키텍처를 사전에 정의된 정적 아티팩트로 간주한다는 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 개발 도중 드러나는 아키텍처상의 결함(낮은 응집도, 과도한 결합 등)을 실시간으로 수정하지 못하여, 복잡한 프로젝트 구축 시 성능이 저하되는 문제가 발생합니다 .#Review#Code Generation#Software Engineering Agents#Repository Generation#Structural Evolution#Dual-DAG#Modularity Metrics#Test-Driven Development2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Know Before Fix: QA-Driven Repository Knowledge Acquisition for Software Issue Resolution본 논문은 LLM 기반 coding agent가 repository에 대한 깊이 있는 이해 부족으로 인해 factual errors를 범하고, 결과적으로 복잡한 이슈 해결에 실패하는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Software Engineering Agents#Knowledge Acquisition#Repository Understanding#Question-Answering (QA)#Automated Issue Resolution#LLM-based Agents2026년 7월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-World: Building Software Engineering Agents in Docker-Free Environments소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트의 훈련 및 평가가 의존하는 Docker 기반 물리적 실행 환경 의 높은 자원 소모와 확장성 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Software Engineering Agents#LLM#Docker-Free#Execution Simulation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#World Model2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Master: Unleashing the Potential of Software Engineering Agents via Post-Training이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 불투명성과 재현성 부족, 그리고 복잡한 장기 SWE 태스크 해결 능력의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#Post-Training#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Language Server Protocol#SWE-bench#Code Navigation#LLM2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era본 논문은 인터랙티브하고 자율적인 AI 에이전트의 대규모 훈련 및 평가를 위한 기존 인프라의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic AI#Distributed Orchestration#Scalability#Cloud-Native#Reinforcement Learning#Software Engineering Agents#Resource Management2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-RM: Execution-free Feedback For Software Engineering Agents본 논문은 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트 개발에서 실행 기반 피드백(execution-based feedback) 의 한계(희소성, 낮은 식별 능력)를 극복하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#Execution-free Feedback#Reward Model#Reinforcement Learning#Test-Time Scaling#Calibration#AUC#SWE-Bench2025년 12월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence이 논문은 코드 LLM(Large Language Models) 의 전체 모델 라이프사이클을 포괄하는 실용적인 가이드와 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Code LLMs#Software Engineering Agents#Code Generation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Multimodal AI#Code Safety#Scaling Laws2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Live-SWE-agent: Can Software Engineering Agents Self-Evolve on the Fly?이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 에이전트가 고정된 설계와 값비싼 오프라인 훈련으로 인해 성능이 최적화되지 못하고 특정 벤치마크에 국한되는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#LLM Agents#Self-Evolution#On-the-Fly Learning#Tool Creation#SWE-bench#Autonomous Systems#Code Generation2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중