研究提出SNC画像用于编码Agent基准选择

Radin Shayanfar 等作者发表论文，提出 Spread-Novelty-Centrality（SNC）画像，用来描述编码智能体基准中参考解在文件与目录间的分布、增删比例，以及所触及代码的依赖、历史与复杂度。作者称，该画像可用于按任务需求挑选编码智能体基准。 研究刻画了五个公开基准的 2,487 个任务，并分析六种智能体配置的 14,922 次运行。论文将 SNC 定位为描述基准任务特征的画像，而非对智能体能力的评测结论。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。