AG娱乐,AG真人,AG平台,AG旗舰厅,AG视讯,AG娱乐平台,真人视讯平台,首存送彩金【新智元导读】新晋AI编程冠军DeepSWE来了！仅通过纯强化学习拿下基准测试59%的准确率，凭啥？7大算法细节首次全公开。

　　如今，一款开源软件工程模型DeepSWE横空出世，以59%的准确率大幅刷新了SOTA。

　　DeepSWE基于Qwen3-32B打造，并且只使用强了化学习进行训练。

　　Agentica的项目负责人Michael Luo感叹道，「那个过度定价、黑箱式的编码助手时代要终结了！」

　　除了模型，还包括训练代码（rLLM）、数据集（R2EGym）以及实现完全可复现的训练配方。

　　DeepSWE最大亮点是，相较于之前许多依赖「老师模型」（如 GPT-4）进行模仿学习（SFT或蒸馏）的路径不同。

　　它仅用强化学习（RL）就能从零开始将一个基础模型训练成性能亮眼的智能体。

　　rLLM有一个好处，说白了，就是让你自己动手攒一个用强化学习训练出来的AI小能手，从头到尾都不再那么费劲了，直接拿去干活儿就行。

　　训练环境方面，DeepSWE是在R2E-Gym训练环境中（一个现有的Gym环境）训练，用于高质量可执行SWE环境的可扩展管理。

　　3. 文件编辑器：允许查看、创建、替换字符串、插入以及撤销对特定文件的编辑。

　　研究人员惊喜的发现，仅仅通过简单的「成功/失败」奖励信号，DeepSWE自发地学会了高级程序员才具备的复杂行为，例如：

　　算法方面，DeepSWE仅仅使用了强化学习来直接训练，没有使用蒸馏方法。

　　更值得关注的是，研发人员使用了独家改良的GRPO++算法，这个算法在之前的基础上做了增强。

　　2. 无KL损失（DAPO）：消除KL损失可以防止LLM受限于原始SFT模型的信任区域。

　　3. 无奖励标准差（Dr.GRPO）：去除奖励标准差可消除GRPO损失中的难度偏差，从而更好地区分难易问题。

　　4. 长度归一化（Dr.GRPO）：将替代损失除以最大上下文长度，可以消除GRPO中存在的长度偏差，这种偏差会增加错误响应的长度。

　　5. 一法（Loop/RLOO）：在优势估计中移除一个样本，可以在不引入偏差的情况下降低策略梯度的方差。

　　6. 紧凑过滤：受DAPO启发，对达到最大上下文长度、生成过程中超时（20分钟）或达到最大步数的轨迹进行损失屏蔽。

　　7. 无熵损失：熵损失会引入更高的不稳定性，最终导致熵呈指数增长，从而使训练崩溃。如果基础模型的令牌级熵在0.3到1之间，则不需要熵损失。

　　研发人员指出，你可以想象下，在最后的训练过程中，需要同时启动好几百个Docker容器。

　　为了解决这个问题，研发人员将Kubernetes支持集成到了R2E-Gym环境中，使编排器能够在节点池中调度容器。

　　为了让程序跑得飞快，研究员提前把所有要用的软件（镜像）都下载好存到本地硬盘里了。

　　这样一来，每次启动程序就跟打开桌面软件一样秒开，根本不用再吭哧吭哧地去网上下载了。

　　研究人员指出，该集群可以扩展到超过1000个CPU核心，并依赖Kubernetes集群自动缩放器来自动添加或移除节点。

　　当Pod在短时间内无法调度时，自动缩放器会配置额外的工作节点；相反，它会移除那些大约二十分钟内利用率较低的节点。

　　除了强大的模型本身，DeepSWE还采用了「测试时扩展 (TTS)」这一评估策略。

　　将最大上下文从16K扩展到128K个标记，性能有所提升。在超过32K时收益约为2%，达到42.2%的Pass@1。

　　使用最佳选择策略为每个问题生成了多个代理部署。采用结合基于执行和免执行方法的混合验证器，以选择最佳的代理轨迹。

　　Michael Luo，加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学系博士生，研究兴趣聚焦人工智能和系统领域。

　　硕士和本科研究主要集中在强化学习（RL）的实际问题和应用，包括自然语言处理（NLP）、数据库查询优化以及视频流。

　　Sijun Tan，目前是加州大学伯克利分校计算机科学系在校三年级的博士生，本科毕业于弗吉尼亚大学，获得了计算机科学和数学双学士学位。

　　研究重点是LLM后训练和代理 AI。曾在Facebook人工智能研究（FAIR）实习，并在蚂蚁集团担任过高级算法工程师。

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