AutoCompact, 코딩 에이전트가 언제 컨텍스트를 압축할지 결정하도록 훈련
AutoCompact는 판정자를 사용해 압축 결정을 수정한 뒤, 지도 미세 조정과 작업 성공 보상을 사용한 강화 학습을 적용한다. 보고된 통과율은 SWE-bench Verified에서 9.2포인트, SWE-PolyBench Verified에서 5.0포인트 상승하며, 256K 창이 전혀 넘치지 않는 경우도 포함한다.
AutoCompact는 판정자를 사용해 압축 결정을 수정한 뒤, 지도 미세 조정과 작업 성공 보상을 사용한 강화 학습을 적용한다. 보고된 통과율은 SWE-bench Verified에서 9.2포인트, SWE-PolyBench Verified에서 5.0포인트 상승하며, 256K 창이 전혀 넘치지 않는 경우도 포함한다.