Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Self-Improving Coding Agent

論文の概要: A Self-Improving Coding Agent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15228v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 16:58:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-29 14:28:23.173334
Title: A Self-Improving Coding Agent
Title（参考訳）: 自己改善型符号化エージェント
Authors: Maxime Robeyns, Martin Szummer, Laurence Aitchison,
Abstract要約: SWE Bench Verifiedのランダムなサブセットでは,パフォーマンスが17%から53%向上した。我々の研究は、エージェントシステムの自動化およびオープンエンド設計の進歩を表している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.44829720834145
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We demonstrate that an LLM coding agent, equipped with basic coding tools, can autonomously edit itself, and thereby improve its performance on benchmark tasks. We find performance gains from 17% to 53% on a random subset of SWE Bench Verified, with additional performance gains on LiveCodeBench, as well as synthetically generated agent benchmarks. Our work represents an advancement in the automated and open-ended design of agentic systems, and provides a reference agent framework for those seeking to post-train LLMs on tool use and other agentic tasks.
Abstract（参考訳）: 我々は,基本的なコーディングツールを備えたLCM符号化エージェントが,自らを自律的に編集し,ベンチマークタスクの性能を向上させることを実証した。 SWE Bench Verifiedのランダムなサブセットでは,パフォーマンスが17%から53%向上し,LiveCodeBenchではさらにパフォーマンスが向上した。本研究は, エージェントシステムの自動的かつオープンな設計の進歩を示すものであり, ツール利用やその他のエージェントタスクにおいて, LLMの訓練後処理を行う人々のための参照エージェントフレームワークを提供する。

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