SWE-Stream 构建可执行 SWE 训练数据

Chengyang Liu 等作者发布论文提出 SWE-Stream 系统，通过渐进构建与弹性流式执行扩展 SWE 智能体的可执行训练数据。该系统基于六个编程语言、10,728 个仓库的开发历史，构建出 80,874 个已验证任务，并采集 118,688 条成功轨迹。 论文称，用这些轨迹微调 Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 后，在 SWE-bench Verified、Multilingual 和 Pro 上的解决率分别为 69.0%、49.3% 和 45.42%。在训练预算大致匹配的对照比较中，SWE-Stream 在 SWE-bench Verified 上达到 45.6% 的解决率，优于三个现有数据来源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。