觀點網訊：4月10日，字節跳動豆包大模型團隊宣佈正式開源首個多語言類SWE數據集——Multi-SWE-bench。這一數據集旨在評估和提升大模型的“自動修Bug”能力，標誌着在提升編程錯誤修復方面邁出重要一步。
Multi-SWE-bench基於SWE-bench，首次覆蓋了除Python外的7種主流編程語言，包括Java、Go、Rust、C、C++、TypeScript和JavaScript。這為全棧工程師提供了一個全面的評測基準，有助於更準確地測評和提高大模型的高階編程智能水平。
字節跳動豆包大模型團隊正式開源首個多語言類SWE數據集
4月10日，字節跳動豆包大模型團隊宣佈開源首個多語言類SWE數據集——Multi-SWE-bench。該數據集旨在評估和提升大模型的“自動修Bug”能力，覆蓋了Java、Go、Rust、C、C++、TypeScript和JavaScript等7種主流編程語言。數據來源於GitHub issue，歷時近一年構建完成。
免責聲明：本文内容與數據由觀點根據公開信息整理，不構成投資建議，使用前請核實。