Jueves 22 de octubre de 2026 ·
Investigadores de Xiaomi y universidades chinas proponen GAGAR, que usa una IA para premiar las mejores soluciones de código que pasan los tests
Útil para
El método GAGAR evalúa en grupo las soluciones de código que pasan las pruebas, valorando la precisión de los cambios y sus efectos secundarios, y ajusta cuáles sirven de modelo al entrenar agentes de programación. En un experimento con MiMo-V2.6-Flash, el éxito en DeepSWE v1.1 en el paso 28 fue del 62,2 % frente al 50,2 % del método de recompensa binaria. El juez IA dio una victoria media del 69,8 % a las soluciones mejor valoradas en 30 tareas.
Qué significa
Los agentes de programación aprenderían a resolver tareas con cambios limpios y necesarios, no solo a pasar los tests, y con menos interacciones y tokens según el experimento.
Fuentes originales
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