Microsoft Research、Orchardをオープンソース化、Orchard-SWEがSWE-bench Verifiedで69.7%

入選の記録

入選二回の合計 142 ≥ 基準の 2 倍 120

情報源の区分

公式・一次情報、この区分の基準は 60 点

予備審査

通過：开源智能体AI框架与训练评测

推薦理由

環境サービス、学習手順、データの公開により、小規模モデルを実際の配置フレームワーク内で学習する方法がわかる。

採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。