程序猿们，是不是每天都在和Bug战斗？好消息来了！
最近，字节跳动豆包大模型团队搞了个大事情，他们开源了一个叫Multi-SWE-bench的东西。这可不是个普通玩意儿，它是专门用来测试大模型“自动修Bug”能力的，而且还是多语言的！以后就能知道你的模型，除了会写Python，是不是也能搞定Java、C++了。
说实话，现在大模型发展太快了，代码生成能力也越来越重要。以前的SWE-bench虽然能测模型的编程能力，但只能测Python，太片面了！而且难度也不够，搞不定复杂的项目，限制了大模型的发展。
Multi-SWE-bench：不只是Python，七门语言全覆盖！
这次的Multi-SWE-bench就不一样了，它支持Java、TypeScript、C、C++、Go、Rust和JavaScript七种主流语言！总共有1632个真实的Bug修复任务，都是从开源项目里扒出来的，保证质量靠谱。更贴心的是，它还分了简单、中等、困难三个等级，能让你更清楚地知道模型在哪方面还不行。
实验结果也挺有意思，现在的大模型修Python的Bug还行，但换成其他语言，平均修复率竟然不到10%！看来多语言代码修复还是个大难题啊！
强化学习也能用上，还有开源社区等你来！
为了让强化学习也能用在自动编程上，他们还开源了Multi-SWE-RL，提供了4723个例子，还有配套的Docker环境，方便你一键启动、自动评估。简直是为RL训练量身定做！
更棒的是，他们还搞了个开源社区，欢迎各位开发者和研究者一起参与，扩展数据集、测试新方法，共同打造RL for Code的生态。以后大家一起修Bug，想想就刺激！
总结：自动编程的未来，等你来参与！
豆包大模型团队说了，他们希望Multi-SWE-bench能推动自动编程技术更上一层楼，以后还会继续扩大覆盖范围，帮助大模型在“自动化软件工程”领域取得更大的突破。所以，各位程序猿们，赶紧用起来，一起为自动编程的未来添砖加瓦吧！
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