arXiv · cs.AI· Wanyi Chen·· 10 天前AI 评分42
HSPR：通过层级后验推理恢复软件智能体 benchmark 分数
HSPR: Recovering Software-Agent Benchmark Scores via Hierarchical Posterior Inference
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Wanyi Chen
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24611v1
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AI 导读
研究者提出 Hierarchical Score Posterior Recovery（HSPR），用少量任务子集和后验引导的自适应查询来估计软件智能体的完整 benchmark 分数。在 SWE-bench 家族四个任务库、10% 任务预算下，HSPR 在其中三个任务库取得最低平均绝对误差（MAE），四个任务库均取得最低最大绝对误差（MaxErr）。Macro MAE 在 5-20% 预算区间内持续下降，消融实验显示去掉组不确定性或自适应查询会推高误差。
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