SWE-Prime: Fewer Trajectories, Better Performance
SWE-Prime：用更少轨迹实现更好性能
🧭 轨迹数据筛选与分段SFT
Sun Yat-sen University · Huawei Cloud Computing Technologies Co., Ltd. · Chongqing University
提出多粒度两阶段SFT数据筛选，轨迹级选10%高质量子集并片段级屏蔽损失，训练效果超全量数据
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商导购/售后 Agent 的轨迹 SFT 中，可直接借鉴“成功轨迹 ≠ 优质监督”的假设：先按结果质量、过程质量、代表性筛掉含无效操作或高风险步骤的样本，再用小比例高质数据做 SFT，实验显示 10% 数据可超越全量；适合业务上语料噪声大、训练成本敏感的场景。
- 分段级 loss masking 很实用：保留完整轨迹作为上下文，但只让“对最终成交/解决方案有正向贡献、可学习且低风险”的 segment 参与梯度回传，能避免模型模仿冗余点击、重复搜索或危险操作。
- 三段评估指标可迁移：贡献度（是否影响最终结果）、可学习性（Agent 能否从该步骤归纳出策略）、风险（是否会放大幻觉/违规动作）可作为构建推荐/搜索 Agent 轨迹语料的自动过滤信号。
- 若是多步商品推荐/搜索召回 Agent，可按语义将轨迹切分为意图识别、query改写、候选筛选、解释推荐等片段，复用其片段级数据选择框架，只优化关键决策段。