論文の概要: Verbal Process Supervision Elicits Better Coding Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18494v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 09:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:39:53.385660
• Title: Verbal Process Supervision Elicits Better Coding Agents
• Title（参考訳）: より優れたコーディングエージェントを排除した言語プロセススーパービジョン
• Authors: Hao-Yuan Chen, Cheng-Pong Huang, Jui-Ming Yao,
• Abstract要約: この研究は、言語プロセス監視(VPS)によって強化されたコード理解・推論エージェントであるCURAを導入している。 CURAはBigCodeBenchのような挑戦的なベンチマークでベースラインモデルよりも3.65%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655016
• License:
• Abstract: The emergence of large language models and their applications as AI agents have significantly advanced state-of-the-art code generation benchmarks, transforming modern software engineering tasks. However, even with test-time computed reasoning models, these systems still struggle with complex software engineering challenges. This work introduces CURA, a code understanding and reasoning agent system enhanced with verbal process supervision (VPS), achieving a 3.65\% improvement over baseline models on challenging benchmarks like BigCodeBench. Furthermore, CURA, when paired with the o3-mini model and VPS techniques, attains state-of-the-art performance. This work represents a step forward in integrating reasoning-driven architectures with LLM-based code generation, enabling agentic reasoning for language models to solve complex software engineering tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの出現とそのAIエージェントとしての応用は、最先端のコード生成ベンチマークを著しく進歩させ、現代のソフトウェアエンジニアリングタスクを変革させた。 しかし、テスト時間計算による推論モデルでさえ、これらのシステムは複雑なソフトウェアエンジニアリングの課題に苦しむ。 この研究は、言語プロセス監視(VPS)によって強化されたコード理解および推論エージェントシステムであるCURAを導入し、BigCodeBenchのような挑戦的なベンチマーク上で、ベースラインモデルよりも3.65倍改善された。 さらに、CURAは、o3-miniモデルとVPS技術と組み合わせることで、最先端のパフォーマンスを実現する。 この作業は、推論駆動アーキテクチャとLLMベースのコード生成を統合するための一歩であり、複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクを解決するために、言語モデルに対するエージェント推論を可能にする。

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