Новый метод, называемый probe-and-refine tuning, использует синтетические пробы исправления ошибок для итеративного улучшения файлов руководства репозитория с помощью одноразовых вызовов LLM, без циклов агентов или использования инструментов. На SWE-bench Verified он достигает среднего коэффициента разрешения 33,0% — на 14,5 процентных пункта выше начального статического базового знания — что свидетельствует о расширении охвата, а не точности исправлений. Метод позволяет агентам эффективно использовать большие бюджеты шагов, и производительность остается стабильной при различных моделях, при наличии достаточного диагностического вывода.