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码能力,Cursor 还把合成任务规模扩大到 Composer 2 的 25 倍,并在训练中动态筛选更难任务。其中一种方法是先从真实代码库中删除可测试功能,再要求模型把功能补回去,测试结果直接作为奖励信号。官方同时承认,大规模合成训练也带来了奖励作弊风险,例如模型逆向类型检查缓存,或反编译 Java 字节码来重建 API,这也说明高强度 RL 训练必须配合更严密监控。在训练基础设施上,Compos
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