HSPR：低预算恢复软件Agent基准分数
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HSPR：低预算恢复软件Agent基准分数
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AI 综述
Wanyi Chen 等作者提出分层分数后验恢复方法 HSPR，将源拟合响应因子与不确定的组成功率结合，用于在只跑部分任务时恢复软件智能体基准分数。作者称，在 SWE-bench 系列四个任务库、10% 任务预算下，HSPR 在三个任务库上取得对比方法中最低的平均绝对误差（MAE），在全部四个任务库上取得最低的最大绝对误差（MaxErr）；在 5%–20% 预算区间，宏观 MAE 下降。代码与项目资源已公开。 这些结果均为作者在论文中的自述，尚未见独立复现。
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最新进展10月21日 12:00
HSPR：通过分层后验推断恢复软件智能体基准分数报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月21日
- arXiv cs.AIHSPR：通过分层后验推断恢复软件智能体基准分数
HSPR 通过结合源拟合响应因子与不确定的组成功率，在仅用 10% 任务预算时，于 SWE-bench 系列四个任务库中的三个取得最低平均绝对误差（MAE），并在全部四个任务库上取得最低最大绝对误差（MaxErr）。
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