使用场景
开发者使用 SWE-RL 优化 Python 代码片段，提升代码质量
研究团队利用 SWE-RL 探索强化学习在代码生成中的应用
开发团队通过 SWE-RL 自动生成代码注释和文档
产品特色
利用开源软件演变数据进行模型训练
通过规则驱动的奖励机制优化推理能力
支持代码生成与优化任务
提供基于序列相似性的奖励函数实现
支持与现有代码编辑工具集成
提供代码片段级别的搜索与替换功能
支持多种编程语言的代码推理
提供详细的代码修改建议与反馈
使用教程
1. 克隆 SWE-RL 代码仓库到本地
2. 安装依赖并配置开发环境
3. 使用提供的奖励函数实现对代码片段进行推理优化
4. 根据输出结果调整代码或进一步优化模型
5. 集成到现有代码编辑工具中以实现自动化代码优化
