一、主要内容总结本文提出了多语言问题解决基准Multi-SWE-bench，旨在评估大型语言模型（LLM）在跨编程语言场景下解决代码问题的能力。现有基准（如SWE-bench）主要聚焦Python，而Multi-SWE-bench覆盖了Java、TypeScript、JavaScript、Go、Rust、C、C++共7种语言，包含1,632个高质量实例，这些实例经过68位专家的严格人工注释和验证，确保了基准的可靠性和准确性。核心内容：基准构建：通过五个阶段构建数据集：仓库选择：从GitHub筛选高星、活跃且支持CI/CD的优质仓库。PR爬取：收集与问题关联的合并PR，确保包含测试文件修改。环境确定：构建Docker化环境，提取依赖以保证可复现性。PR过滤：通过测试日志分析，保留有效修复且无回归的PR。人工验证：双注释和交叉审查，确保数据质量。实验评估：使用三种代表性方法（Agentless、SWE-agent、OpenHands）评估9个前沿LLM（如GPT-4o、Claude-3.7-Sonnet），分析跨语言性能差异、问题难度影响、资源消耗等。结果显示，L