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官方账号arXiv cs.AI@Chen Yang, Jiashuo Tian, Ziqi Wang, Xinyin Liu, Meiru Ye, Junjie Chen
推荐理由：编码智能体老学不会新技能？试试 GSE 这套框架，在测试生成和假阳性过滤上比现有方法准不少，还通过了工业级验证。
GSE
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8月7日
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GSE 是一个全局化技能进化框架，通过联合优化技能兼容性和泛化性，解决现有方法容易过拟合的问题。它维护技能关系图来显式建模技能间关联，并用聚类整合与重放验证来提升泛化能力。在 bug 揭示测试生成和假阳性 bug 报告过滤两项任务上，GSE 在 OpenHands 和 mini-SWE-agent 上均取得最佳精确率、召回率和 F1。相比现有进化技术，测试生成的精确率和召回率分别提升 6.1%~34.1% 和 31.8%~180.0%，假阳性过滤分别提升 15.4%~96.4% 和 13.1%~19.8%。内部工业智能体部署进一步带来 61.4% 的 F1 提升。