Компьютерная наука > Проектирование программного обеспечения [представлено 8 сентября 2026 года] Название: AttnCompress: Dynamical-directed Treasory Compication for Software Engineering Agents View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Переход от помощи, ориентированной на человека, к агентам автономного программного обеспечения (ASE), позволил решить сложные реальные задачи SE. Вместе с тем опытный характер этих агентов создает длительные траектории взаимодействия, создавая серьезные узкие места в плане ограничений и затрат на контекстные окна. В то время как компрессия в контекстных условиях является потенциальным средством решения проблемы, предыдущие подходы страдают от статических стратегий серёжки и несоответствия гранулярности, зачастую не сохраняя семантические зависимости и синхронизационные детали, имеющие решающее значение для задач SE. Для того чтобы строго сохранить важнейшие данные о задачах, уменьшая при этом длину контекста, мы представляем AttnCompress — динамическую систему сжатия траектории с ориентацией на внимание. В отличие от существующих подходов, " Аттн компресс > устраняет разрыв между семантической целостностью и динамической адаптируемостью через три ключевых механизма: 1) структурно-показательная сегментация за счет пиков недоразумения (ППЛ) для сохранения синтаксической структуры кода и бревен; 2) оценка актуальности с использованием весов опосредованного внимания для количественной оценки точного значения исторических блоков в нынешних…
AttnCompress: Динамическая траектория, ориентированная на внимание, для инженерных агентов программного обеспечения
arXiv: 2609.08318v1 Сообщение типа: перекрестное резюме: Переход от помощи, ориентированной на человека, к агентам автономного программного обеспечения (ASE) позволил решить сложные реальные задачи SE. Вместе с тем опытный характер этих агентов создает длительные траектории взаимодействия, создавая серьезные узкие места в плане ограничений и затрат на контекстные окна. В то время как компрессия в контекстных условиях является потенциальным средством решения проблемы, предыдущие подходы страдают от статических стратегий серёжки и несоответствия гранулярности, зачастую не сохраняя семантические зависимости и синхронизационные детали, имеющие решающее значение для задач SE. Для того чтобы строго сохранить важнейшие данные о задачах, уменьшая при этом длину контекста, мы представляем AttnCompress — динамическую систему сжатия траектории с ориентацией на внимание. В отличие от существующих подходов, " Аттн компресс > устраняет разрыв между семантической целостностью и динамической адаптируемостью через три ключевых механизма: 1) сегментация, покрывающая структуру, посредством пиков запутанности (ВПЛ) для сохранения синтаксической структуры