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基座模型预测编码智能体训练后表现研究

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AI 综述

2026年10月12日，X用户Rohan Paul (@rohanpaul_ai)分享了一篇arXiv论文（编号2610.10478），题为《Before They Can Solve: Predicting Post-Training Coding-Agent Performance from Base Models》。该研究探讨如何在训练前，仅凭基座模型就预测编码智能体（coding agent）经过训练后的表现。目前公开信息仅包含论文标题与分享时间，尚未见具体方法、数据或结论的详细披露。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月12日 23:39

Rohan Paul在X上分享arXiv新论文，探讨从基座模型预测编码智能体训练后表现。

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月12日

23:39
X：Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
从基座模型预测编码智能体训练后表现
– arxiv.org/abs/2610.10478 Title: "Before They Can Solve: Predicting Post-Training Coding-Agent Performance from Base Models"

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