arXiv · NLP· Yuling Shi, Mingchu Zhong, Zhensu Sun, Weihan Peng, Zhi Chen, Shilin He, Chengcheng Wan, Kai Cai, Hongyu Zhang, David Lo, Xiaodong Gu·· 4 小时前AI 评分33
SpecBuild 利用投机分叉并行探索，提升 LLM 仓库环境搭建效率与成功率
Speculative Forking: Turning Idle Wait into Parallel Exploration for Repository Environment Setup
AI 导读
LLM 智能体系统 SpecBuild 通过“投机分叉”在策略与命令层面并行探索，解决了传统串行试错导致的等待浪费问题。 在多仓库评测集 Multi-Docker-Eval 上，SpecBuild 相比最强基线将成功率提升了 6.4 至 12.0 个百分点，同时平均搭建时间缩短了 22.4% 至 41.6%。 这证明了基于 LLM 的环境搭建不必在速度与可靠性之间做取舍，并行探索能实现双重优化。
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