字节跳动开放的多语种代码修正基准：Multi-SWE-bench，引领软件工程新里程

在软件开发的浩瀚宇宙中，代码质量是决定项目成败的关键。面对日益增长的多语言编程环境，准确而高效的代码修复工具成为了开发者们的迫切需求。为此，科技巨头字节跳动倾力推出了一项革命性的开源贡献——Multi-SWE-bench，这不仅是一个基准测试平台，更是跨语言代码修复技术的集大成者。Multi-SWE-bench旨在解决软件工程中的一大痛点：如何跨越不同的编程语言，实现精准的自动代码修正。它集合了多种编程语言的实例，覆盖从常见到冷僻的编程错误类型，为研究人员和开发者提供了一个前所未有的平台，共同推进代码自动修复技术的边界。通过这个开源项目，字节跳动不仅展示了其在技术创新上的深厚底蕴，也为全球的软件工程师们搭建了一个合作与学习的桥梁，共同迎接软件开发领域的新挑战。

multi-swe-bench：字节跳动开源的多语言代码修复基准

Multi-SWE-bench是字节跳动豆包大模型团队开源的首个多语言代码修复基准数据集，它在SWE-bench的基础上，扩展支持了Java、TypeScript、JavaScript、Go、Rust、C和C++七种主流编程语言，实现了对“全栈工程”的全面评测。数据集包含1632个真实世界修复任务，均源自GitHubissue，并经过严格筛选和人工验证，确保每个样本都具备清晰的问题描述、正确的修复补丁以及可复现的测试环境。此外，它还引入了任务难度分级（简单、中等、困难），涵盖了从单行修改到复杂的多文件、多步骤、多语义依赖的各种开发挑战。

核心功能：

技术原理：

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Multi-SWE-bench的数据构建过程包含五个阶段：开源仓库筛选、PullRequest爬取、Docker环境构建、PR过滤与验证以及人工验证，确保了数据的可靠性和准确性。为了支持强化学习在代码修复中的应用，团队还开源了Multi-SWE-RL，提供4723个结构化训练样本，并配备可复现的Docker环境，方便模型训练和评估。

项目地址：

应用场景：

Multi-SWE-bench可广泛应用于代码修复自动化、模型性能评估与提升、编程语言比较研究以及智能学习与教育等领域，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具和平台。

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