字节跳动豆包团队开源首个多语言SWE数据集Multi-SWE-bench，覆盖8种主流编程语言，包含1632个真实Bug案例，助力提升大模型自动修复代码能力。
程序员们的福音来了！字节跳动豆包大模型团队今日放"杀器"——开源多语言SWE数据集Multi-SWE-bench。它能让AI学会像资深工程师一样，自动修复各种编程语言中的Bug。
与以往只关注Python的数据集不同，Multi-SWE-bench一口气增加了涵盖Java、Go、Rust等7种主流编程语言，收集了1632个来自GitHub的真实Bug案例。每个案例都经过严格筛选，包含清晰的问题描述、正确的修复补丁和可复现的测试环境，堪称大模型学习修Bug的"黄金教材"。
豆包团队表示，这个数据集的最大价值在于贴近真实的开发场景。毕竟在实际工作中，工程师们需要面对的是多语言混合的代码库，而不仅仅是单一的Python环境。通过这个数据集，可以更准确地评估大模型在自动化软件工程方面的实际能力边界。
值得一提的是，所有案例都来自GitHub上的真实issue，这意味着大模型学习到的都是实战经验，而不是纸上谈兵。随着这类高质量数据集的开源，未来我们或许能看到AI助手真正成为程序员们的得力搭档，帮助处理那些令人头疼的Bug修复工作。
当AI学会修Bug，程序员们是不是该考虑转行做AI训练师了？确实让人期待。
