SWE-CI: Evaluating Agent Capabilities in Maintaining Codebases via CI

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另外值得一提的是,Smaller models seem to be more complex. The encoding, reasoning, and decoding functions are more entangled, spread across the entire stack. I never found a single area of duplication that generalised across tasks, although clearly it was possible to boost one ‘talent’ at the expense of another. But as models get larger, the functional anatomy becomes more separated. The bigger models have more ‘space’ to develop generalised ‘thinking’ circuits, which may be why my method worked so dramatically on a 72B model. There’s a critical mass of parameters below which the ‘reasoning cortex’ hasn’t fully differentiated from the rest of the brain.

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关于作者

赵敏,独立研究员,专注于数据分析与市场趋势研究,多篇文章获得业内好评。

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