研究者提出ExLabel评估SWE数据集质量
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研究者提出ExLabel评估SWE数据集质量
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AI 综述
Zhonghao Jiang 等研究者提出 ExLabel，一种基于 LLM 的自进化、经验引导的标注助手，用于评估 SWE-bench 类数据集的任务清晰度与测试覆盖，并构建了 SWE-TQ 基准。 该工作目前以 arXiv 论文形式发布，尚处于方法提出阶段。
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最新进展10月31日 12:00
ExLabel：用自进化智能体评估 SWE-bench 类数据集的任务清晰度与测试覆盖报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- arXiv cs.AIExLabel：用自进化智能体评估 SWE-bench 类数据集的任务清晰度与测试覆盖
研究者提出 ExLabel，一种基于 LLM 的自进化、经验引导的标注助手，用于评估 SWE-bench 类数据集的任务清晰度和测试覆盖。
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