AI 코딩 에이전트, 파일은 찾지만 핵심 코드 라인 정밀도는 저조
SWE-Explore 벤치마크 연구에서 AI 코딩 에이전트는 관련 파일 탐색은 잘하지만 핵심 코드 라인 커버리지는 14~19%에 그쳤다.
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LLM 에이전트의 병렬 도메인 탐색, 다중 파일 변경 위치 추적 성능 향상
소프트웨어 이슈 해결을 위한 파일 변경 위치 추적에서 선형 탐색보다 비선형 병렬 도메인 탐색이 더 효과적임을 보인 연구가 발표됐다.
SWE-Explore 벤치마크 연구에서 AI 코딩 에이전트는 관련 파일 탐색은 잘하지만 핵심 코드 라인 커버리지는 14~19%에 그쳤다.
소프트웨어 이슈 해결을 위한 파일 변경 위치 추적에서 선형 탐색보다 비선형 병렬 도메인 탐색이 더 효과적임을 보인 연구가 발표됐다.
