SWE-bench数据集存在关键问题，技术社区需警惕
talkingdev • 2025-02-21
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近日，技术社区对SWE-bench数据集的使用提出了严重关切。该数据集被广泛用于评估软件工程领域的模型性能，但近期发现其存在多个关键问题，可能影响研究结果的准确性和可靠性。首先，数据集中部分样本的标注存在偏差，导致模型训练时可能产生误导性结果。其次，数据集的覆盖范围有限，未能充分反映实际软件工程中的多样性，限制了模型的泛化能力。此外，数据集的更新频率较低，无法及时反映最新的技术趋势和挑战。这些问题不仅影响了当前研究的可信度，也对未来基于该数据集的研究提出了挑战。技术社区呼吁相关机构尽快修复这些问题，并建议研究者在选择数据集时更加谨慎。