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BS

Benjamin Schneider

ACL 2026NeurIPS 2026智能体与工具代码强化学习与后训练评测与基准
新星分新星
61
一作贡献30
核心/参与5
方向广度11
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / NeurIPS 2026

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2026 顶会论文

2
作者位次 #10/16ACL 2026Findings· Findings of ACL

SWE - QA -Pro: A Representative Benchmark and Scalable Training Recipe for Repository-Level Code Understanding

Songcheng Cai · Zhiheng LYU · Yuansheng Ni · Xiangchao Chen · Baichuan Zhou · Shenzhe Zhu · Yi Lu · Haozhe WANG · Chi Ruan · Benjamin Schneider · Weixu Zhang · Xiang Li · Andy Zheng · Yuyu Zhang · Ping Nie · Wenhu Chen

摘要

Agentic repository-level code understanding is essential for automating complex software engineering tasks, yet the field lacks reliable benchmarks. Existing evaluations often overlook the long tail topics and rely on popular repositories where Large Language Models (LLMs) can cheat via memorized...

代码强化学习与后训练评测与基准OpenReview 项目页

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