궤적 3,200건만 골라 학습 — SWE-Bench 41.4%→51.4%

중산대·화웨이 클라우드·충칭대 연구진이 8월 28일 arXiv에 공개한 SWE-Prime은 코딩 에이전트 학습 데이터를 전부 쓰지 않고 골라 쓰는 2단계 선택 기법입니다. 테스트를 통과한 궤적 32,161건 중 상위 10%(약 3,200건)만 남기고, 그 안에서도 기여도가 높은 구간에만 손실을 겁니다. GLM-4.7-Flash의 SWE-Bench Verified 해결률은 전량 학습 41.4%→51.4%로 올랐고, 무작위 10% 표본은 39.6%에 그쳤습니다.