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官方账号arXiv cs.AI@Yunze Han
推荐理由：这篇论文系统测试了用SWE-trajectory数据微调Qwen2.5-Coder时，不同轨迹筛选方法的效果，发现数据质量和数量在不同规模下影响不同，值得参考。
SWE-trajectory
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7月21日
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研究者对Qwen2.5-Coder-7B-Instruct模型在SWE-trajectory数据集（67,074条轨迹，32,161条已解决）上进行LoRA微调，提出效率和风格两维度质量评分框架，并通过16组对照实验分析策略、规模与消融。在7B模型SWE-bench解决率近零的情况下，采用交叉熵损失替代评估，发现其与ROUGE-L完全秩相关（Spearman ρ=-1.00）。结果揭示规模依赖的质量-数量权衡：500到1000条时数据翻倍降低约12.7%损失，但TopQ与随机差距小于1%；2000条时差距扩大到3.6%（p=0.016）。消融实验确认错误重试率是主导子维度，表现与完整复合指标相当（Δ<0.2%）。