(논문 요약) SERA: Soft-Verified Efficient Repository Agents (Paper)

핵심 내용

• task: software bug patch
• teacher 를 활용하여 데이터 생성후 student 학습 (SFT only)
  • codebase, bugged function 을 teacher 에 input 으로 주고 patch 및 reasoning trajectory 생성 (P1, T1)
  • 생성된 patch 및 reasoning 을 teacher 에 input 으로 주고 pull request 생성
  • 작성된 pull request 를 teacher 에 input 으로 주고 patch 및 reasoning trajectory 생성 (P2, T2)
  • P1 과 P2 의 overlap 이 충분한 경우, 데이터로 활용
  • 총 200,000 synthetic trajectories 생성
• 모델
  • teacher: GLM-4.5-Air 혹은 GLM-4.6
  • student: Qwen3-32B