简介:

通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力

功能:

利用开源软件演变数据进行模型训练

通过规则驱动的奖励机制优化推理能力

支持代码生成与优化任务

提供基于序列相似性的奖励函数实现

支持与现有代码编辑工具集成

提供代码片段级别的搜索与替换功能

支持多种编程语言的代码推理

提供详细的代码修改建议与反馈

需求人群:

"该产品主要面向软件工程师、研究人员和开发团队,帮助他们提升代码质量和开发效率。通过强化学习优化的推理能力,SWE-RL 能够为开发者提供更智能的代码生成和优化建议,从而减少手动编码的工作量并提高代码的可维护性。此外,它也适用于研究机构,用于探索强化学习在软件工程中的应用。"

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