SWE-RL es una técnica de inferencia de modelos de lenguaje grande basada en aprendizaje por refuerzo, propuesta por Facebook Research, diseñada para aprovechar los datos de evolución de software de código abierto para mejorar el rendimiento del modelo en tareas de ingeniería de software. Esta técnica, a través de un mecanismo de recompensa basado en reglas, optimiza la capacidad de razonamiento del modelo, permitiéndole comprender y generar código de alta calidad de manera más efectiva. Las principales ventajas de SWE-RL radican en su innovador método de aprendizaje por refuerzo y en el uso eficiente de datos de código abierto, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la ingeniería de software. Actualmente, esta tecnología se encuentra en fase de investigación y no tiene un precio comercial definido, pero posee un potencial significativo para mejorar la eficiencia del desarrollo y la calidad del código.