SoRFT: Issue Resolving with Subtask-oriented Reinforced Fine-Tuning
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ma, Zexiong, Peng, Chao, Gao, Pengfei, Meng, Xiangxin, Zou, Yanzhen, Xie, Bing |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Tool-integrated Reinforcement Learning for Repo Deep Search
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Repository Structure-Aware Training Makes SLMs Better Issue Resolver
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Empirical Study on LLM-based Agents for Automated Bug Fixing
di: Meng, Xiangxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Meng, Xiangxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Compositional API Recommendation for Library-Oriented Code Generation
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Real-World Benchmark for Evaluating Fine-Grained Issue Solving Capabilities of Large Language Models
di: Hu, Ruida, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Ruida, et al.
Pubblicazione: (2024)
Issue Retrieval and Verification Enhanced Supplementary Code Comment Generation
di: Zou, Yanzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zou, Yanzhen, et al.
Pubblicazione: (2025)
AEGIS: An Agent-based Framework for General Bug Reproduction from Issue Descriptions
di: Wang, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
SWE-Lego: Pushing the Limits of Supervised Fine-tuning for Software Issue Resolving
di: Tao, Chaofan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Tao, Chaofan, et al.
Pubblicazione: (2026)
LLMigrate: Transforming "Lazy" Large Language Models into Efficient Source Code Migrators
di: Liu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
VulnResolver: A Hybrid Agent Framework for LLM-Based Automated Vulnerability Issue Resolution
di: Zhang, Mingming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Mingming, et al.
Pubblicazione: (2026)
Zero-Shot Cross-Domain Code Search without Fine-Tuning
di: Liang, Keyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liang, Keyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Decomposing God Header File via Multi-View Graph Clustering
di: Wang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yue, et al.
Pubblicazione: (2024)
Seed-Guided Fine-Grained Entity Typing in Science and Engineering Domains
di: Zhang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Yu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Supervising Software Agents with Patch Reasoner
di: Xu, Junjielong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Junjielong, et al.
Pubblicazione: (2025)
MESIA: Understanding and Leveraging Supplementary Nature of Method-level Comments for Automatic Comment Generation
di: Pan, Xinglu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Xinglu, et al.
Pubblicazione: (2024)
VisCoder: Fine-Tuning LLMs for Executable Python Visualization Code Generation
di: Ni, Yuansheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ni, Yuansheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeR: Issue Resolving with Multi-Agent and Task Graphs
di: Chen, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
CodeRepoQA: A Large-scale Benchmark for Software Engineering Question Answering
di: Hu, Ruida, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Ruida, et al.
Pubblicazione: (2024)
RepoSummary: Feature-Oriented Summarization and Documentation Generation for Code Repositories
di: Zhu, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Yifeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeV: Issue Resolving with Visual Data
di: Zhang, Linhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Linhao, et al.
Pubblicazione: (2024)
CodeVisionary: An Agent-based Framework for Evaluating Large Language Models in Code Generation
di: Wang, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xinchen, et al.
Pubblicazione: (2025)
InstructCoder: Instruction Tuning Large Language Models for Code Editing
di: Li, Kaixin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Kaixin, et al.
Pubblicazione: (2023)
RepoST: Scalable Repository-Level Coding Environment Construction with Sandbox Testing
di: Xie, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xie, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeBenchGen: Creating Scalable Execution-based Code Generation Benchmarks
di: Xie, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xie, Yiqing, et al.
Pubblicazione: (2024)
SWE-bench-java: A GitHub Issue Resolving Benchmark for Java
di: Zan, Daoguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zan, Daoguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
GiFT: Gibbs Fine-Tuning for Code Generation
di: Li, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-SWE-bench: A Multilingual Benchmark for Issue Resolving
di: Zan, Daoguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zan, Daoguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Effectiveness to Efficiency: Uncovering Linguistic Bias in Large Language Model-based Code Generation
di: Jiang, Weipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Weipeng, et al.
Pubblicazione: (2024)
SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-World GitHub Issues?
di: Jimenez, Carlos E., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jimenez, Carlos E., et al.
Pubblicazione: (2023)
TDD-Bench Verified: Can LLMs Generate Tests for Issues Before They Get Resolved?
di: Ahmed, Toufique, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahmed, Toufique, et al.
Pubblicazione: (2024)
GraphLocator: Graph-guided Causal Reasoning for Issue Localization
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
ThinkFL: Self-Refining Failure Localization for Microservice Systems via Reinforcement Fine-Tuning
di: Zhang, Lingzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Lingzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
EffiCoder: Enhancing Code Generation in Large Language Models through Efficiency-Aware Fine-tuning
di: Huang, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Dong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models
di: Weyssow, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Weyssow, Martin, et al.
Pubblicazione: (2023)
ACCeLLiuM: Supervised Fine-Tuning for Automated OpenACC Pragma Generation
di: Jhaveri, Samyak, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jhaveri, Samyak, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Tuning Multilingual Language Models for Code Review: An Empirical Study on Industrial C# Projects
di: Begolli, Igli, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Begolli, Igli, et al.
Pubblicazione: (2025)
Joint Embeddings for Graph Instruction Tuning
di: Haag, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Haag, Aaron, et al.
Pubblicazione: (2024)
MCTS-Refined CoT: High-Quality Fine-Tuning Data for LLM-Based Repository Issue Resolution
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yibo, et al.
Pubblicazione: (2025)
SoAy: A Solution-based LLM API-using Methodology for Academic Information Seeking
di: Wang, Yuanchun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yuanchun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Exploring Large Language Models in Resolving Environment-Related Crash Bugs: Localizing and Repairing
di: Du, Xueying, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Du, Xueying, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Tool-integrated Reinforcement Learning for Repo Deep Search
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Repository Structure-Aware Training Makes SLMs Better Issue Resolver
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
An Empirical Study on LLM-based Agents for Automated Bug Fixing
di: Meng, Xiangxin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Compositional API Recommendation for Library-Oriented Code Generation
di: Ma, Zexiong, et al.
Pubblicazione: (2024) -
A Real-World Benchmark for Evaluating Fine-Grained Issue Solving Capabilities of Large Language Models
di: Hu, Ruida, et al.
Pubblicazione: (2024)