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Before They Can Solve: Predicting Post-Training Coding-Agent Performance from Base Models
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers developed screening methods to predict base coding model performance after post-training without expensive training runs.
- Pourquoi ça compte
- ML engineers selecting base models for fine-tuning need early signals before committing compute to post-training.
- Vigilance
- Methods require successful post-trained trajectories and verifiers; tested on ten model pairs, generalization remains unclear.
- agent
- agentic
- prompt
- post-train
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