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本文认为AI编码代理的输出正在对传统CI系统造成压力，形成仅靠硬件无法解决的瓶颈，并推广Dagger作为更智能的软件栈解决方案。
本文重新审视了数据集聚合（DAgger）方法在训练长周期大语言模型智能体中的应用，证明了在回合级别上对教师与学生的策略进行插值能够有效缓解协变量偏移，并在SWE-bench Verified等软件工程基准测试中优于现有方法。