ICSE 2027 | 清华提出CoACT:降低Coding Agent 33% Token开销
ICSE 2027 | 清华提出CoACT:降低Coding Agent 33% Token开销清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT,在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近,该工作获 ICSE 2027 直接接收(Top 5%)。
来自主题: AI技术研报
6273 点击 2026-11-13 17:07