
Quality, Not Just Outcome: A Structural Scoring Framework for Selecting Coding-Agent Trajectories for Supervised Fine-Tuning
从 155,144 条成功轨迹中筛选适合 Coding Agent 监督微调的数据。TQS 根据轨迹结构衡量过程质量,无需 LLM 评审,并在 SWE-bench Verified 上验证了筛选效果。
我是北京大学计算机科学与技术专业的直博生,师从孙栩教授,在Lanco Lab开展研究。我于 2025 年 4 月加入课题组,2026 年 9 月开始博士阶段的学习。
2026 年本科毕业于北京大学智能科学与技术专业,同时修读经济学双学位。本科排名前 20%(GPA 3.67/4.0),曾获国家奖学金、北京大学一等奖学金、北京大学永旺奖学金,并于 2026 年获评北京市优秀毕业生、北京大学优秀毕业生。
我的研究主要围绕 Coding Agents、Large Language Model 的强化学习,以及长程任务中的信用分配展开。此前,我做过基于扩散模型的视频编辑和流式视频理解,也曾参与多模态 Token 压缩及评测研究。最近,我也在关注 Coding Agent 在软件工程之外的应用,例如以代码为结构基础,构建可执行的世界模型。

从 155,144 条成功轨迹中筛选适合 Coding Agent 监督微调的数据。TQS 根据轨迹结构衡量过程质量,无需 LLM 评审,并在 SWE-bench Verified 上验证了筛选效果。

针对长程视觉推理中的稀疏奖励,构建细粒度数独评测 FG-Sudoku,并根据在线 Rollout 的表现调整训练难度,使模型持续获得有效的学习信号。

在预训练文生图扩散模型上加入轻量级 Adapter,结合时序、空间与语义一致性建模,以及双边 DDIM 反演,改善视频编辑的帧间一致性与视觉质量。





Code-to-Everything:整理 Coding Agents 在软件工程之外的应用,包括视觉推理、机器人、形式化证明和科学发现等,附中英文介绍、方法比较与实验笔记。
MTC-Bench Evaluation:基于 lmms-eval 的视觉 Token 压缩评测代码,覆盖图像与视频任务,支持 FastV、VisionZip、PruMerge+ 等方法。
北京大学,计算机科学与技术,直博。导师:孙栩教授。预计 2031 年 6 月毕业。
北京大学,智能科学与技术,本科;同时修读经济学双学位。
北京大学计算语言所 Lanco Lab,指导老师:孙栩教授。
研究 Coding Agent 轨迹质量与长程多模态推理,参与华为与北大合作项目的方法设计、模型训练和实验评测。
北京大学王选计算机研究所,科研实习,指导老师:刘洋。
参与多模态理解与领域自适应研究,分析和评测跨域分布偏移下的模型泛化能力。
北京市优秀毕业生、北京大学优秀毕业生
国家奖学金、北京大学校级三好学生
北京大学一等奖学金、北京大学校级三好学生
北京大学永旺奖学金、北京大学校级三好学生
北京大学信息科学技术学院第四党支部副书记。
北京大学信息科学技术学院团委团校秘书处副秘书长;北京大学国际暨港澳台事务学生秘书处干事。
北京大学信息科学技术学院学生会外联部部员、团委科协会员。
2601112077@stu.pku.edu.cn
欢迎交流 LLM Agents 相关研究、合作与工作机会。