SWE-Trail: 코딩 에이전트 학습을 위한 이력 기반 궤적 수집

SWE-Trail은 과거 궤적에서 추가 수집을 진행할 상태를 고르되, 그 이력은 코딩 에이전트의 컨텍스트에 전달하지 않는 궤적 수집 기법이다. Ling-3.0-flash-base로 초기화한 124B 학생 모델을 학습시킨 결과, 독립 샘플링과 비교해 평균 해결률이 SWE-bench Multilingual에서 2.33%포인트, SWE-bench Pro에서 1.60%포인트 높아졌다. 이력을 사용하지 않으면 같은 파이프라인의 Multilingual 개선폭은 0.11%포인트에 그친다.