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上海网站制作比较好的公司,网页制作三剑客指的是,国内广告联盟平台,营销型网站建设目的和意义KAT-Dev-32B与KAT-Coder震撼发布#xff1a;借助规模化智能体强化学习#xff0c;引领代码智能新突破 【免费下载链接】KAT-Dev-FP8 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwaipilot/KAT-Dev-FP8 今日#xff0c;我们激动地宣布KAT系列两款开创性模型——KA…KAT-Dev-32B与KAT-Coder震撼发布借助规模化智能体强化学习引领代码智能新突破【免费下载链接】KAT-Dev-FP8项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwaipilot/KAT-Dev-FP8今日我们激动地宣布KAT系列两款开创性模型——KAT-Dev-32B与KAT-Coder正式问世。这两款模型分别代表了代码智能领域的普惠卓越性与极致性能将为软件工程领域带来前所未有的智能化体验。我们首先推出的是KAT-Dev-32B这是一款全新的开源320亿参数软件工程项目模型。在权威的SWE-Bench Verified评测中该模型以62.4%的问题解决率跻身全球开源模型前五其性能可与同级别模型相媲美。与此同时作为系列中性能最强的型号KAT-Coder在相同评测中更是创下73.4%的优异成绩彰显了其在代码智能领域的领先地位。核心技术贡献KAT-Dev-32B与KAT-Coder的优化历程涵盖多个关键训练阶段包括中期训练阶段、监督微调SFT与强化微调RFT阶段以及大规模智能体强化学习RL阶段。我们的核心技术贡献主要体现在以下方面中期训练阶段的价值发现研究表明在中期训练阶段强化工具使用能力、多轮交互能力和指令遵循能力虽然可能不会立即在SWE-bench等公开排行榜上带来显著性能提升但这种早期能力培养对后续的SFT和RL阶段具有决定性影响为模型的长期性能提升奠定了坚实基础。精细化的SFT与创新RFT流程在SFT阶段我们精心设计了八大任务类型和八大编程场景的训练数据确保模型具备出色的泛化能力和综合技术实力。更具创新性的是在进入RL阶段前我们引入了独特的RFT阶段通过人类工程师标注的专家轨迹作为训练指导大幅提升了模型的学习效率和方向准确性。智能体强化学习的规模化突破实现智能体强化学习的规模化面临三大核心挑战如何高效学习非线性轨迹历史、如何利用模型内在信号、如何构建可扩展的高通量基础设施。针对这些难题我们创新性地提出了基于前缀缓存的对数概率计算优化、基于熵值的轨迹剪枝技术以及名为SeamlessFlow的架构解决方案。开放获取机制开源社区赋能KAT-Dev-32B已正式向社区开放研究者可通过Hugging Face平台获取模型进行进一步研究与开发。API访问通道如需体验性能更强的KAT-Coder用户只需在StreamLake平台申请API密钥安装Claude Code即可立即启动编码工作。详细的技术报告也将在近期发布为开发者提供全面的技术解析。KAT模型的训练架构解析中期训练的双阶段优化我们采用名为Mid-Train的两阶段微调方法对预训练模型进行优化。第一阶段重点强化模型的LLM作为智能体综合能力具体包括工具使用能力在沙箱环境中构建了数千种工具的真实交互执行数据多轮交互机制创建了人类、助手与工具间长达数百轮的对话场景专业编码知识注入添加高质量、领域特定的编程知识体系Git开发流程数据整合融入大规模真实代码仓库的提交/PR数据指令理解能力收集30余种常见用户指令类型进行专项训练通用推理能力强化提升模型在通用领域的问题解决与推理能力监督微调阶段的场景覆盖第二阶段通过人类工程师标注的真实交付轨迹和合成轨迹数据全面强化模型的端到端需求交付能力。训练数据涵盖八大核心任务类型功能模块实现系统功能增强软件缺陷修复代码重构优化性能调优提升测试用例生成代码理解分析配置部署自动化八大编程应用场景应用程序开发UI/UX工程实现数据科学与工程机器学习与AI系统数据库系统开发基础设施构建专业领域编程安全工程实践强化微调阶段的技术创新在强化学习管道基础上我们引入多源真实数据作为训练指导显著提升了轨迹探索效率从而增强了RL阶段的稳定性和训练效率。通过将绝对奖励机制转变为基于真实轨迹差异的评估体系我们为RL训练提供了更稳定、更准确的奖励信号。同时在轨迹生成过程中实时监督样本正确性及时终止明显偏离真实轨迹的生成路径大幅提升了RL训练的样本利用效率。经过这三个训练阶段模型具备了进入RL训练的冷启动能力而强化微调RFT的引入则成功搭建了SFT与RL之间的能力桥梁中期训练阶段传授模型各类基础技能包括工具使用方法和用户意图理解SFT阶段通过高质量轨迹数据让模型学习实际下游任务执行RFT阶段则在模型开始自由探索前提供专家级的探索指导确保后续RL阶段的稳定性和效率。智能体强化学习的规模化技术基于熵值的树状剪枝技术即便采用上述优化措施对完整轨迹树的所有令牌进行训练仍然计算成本高昂。因此我们需要一种能够优先处理高价值节点的机制。我们创新性地将轨迹压缩为前缀树结构其中每个节点代表共享前缀每条边对应令牌片段。在固定计算预算下目标是保留最具价值的训练节点。通过聚合树中各节点的熵值信号及其被访问概率来评估节点信息量按重要性排序扩展节点直至预算用尽。特别设计的启发式算法确保了工具调用、内存事件等结构重要区域的保留同时维持局部上下文稳定性。这种基于熵值的剪枝技术大幅减少了冗余计算保留了绝大部分有效训练信号显著提升了吞吐量并降低了总体成本。强化学习基础设施SeamlessFlow架构实现强化学习的规模化关键在于将RL训练与智能体的复杂内部逻辑完全解耦同时最大化异构计算架构的利用率。基于SeamlessFlow设计理念我们在智能体与RL训练之间部署了专用于轨迹树管理的中间层确保两者严格分离。此外我们采用标签驱动的调度机制协调异构集群的任务分配最大限度减少流水线空闲时间维持高通量训练状态。统一环境接口与RL数据构建我们统一了不同RL执行环境的部署与评估接口使新环境能够低成本无缝集成为跨异构数据源和任务类型的RL训练规模化奠定了坚实基础。针对软件工程场景我们重点构建了三大核心组件问题描述与对应分支代码的配对数据、可执行环境、可验证测试用例。通过收集开源仓库和部分内部仓库的拉取请求及相关问题基于仓库星级、PR活跃度和问题内容筛选高质量数据系统构建可执行环境镜像并为每个实例生成单元测试用例。除软件工程数据外我们还融入了数学推理等可验证领域数据进一步丰富了RL信号的多样性。更为重要的是除开源数据外我们还收集并利用了来自真实工业系统的匿名企业级代码库进行RL训练。与仅基于GitHub等公共仓库的训练不同这些大规模复杂代码库涵盖多编程语言和真实业务逻辑使模型接触到更具挑战性的开发场景提供了极高价值的RL训练素材。训练智能体解决此类实际工业问题不仅增强了学习鲁棒性更使模型的编程能力扎根于真实的生产级环境。通过这些技术创新我们观察到模型在SWE-Bench Verified上的性能实现了显著提升。使用KAT-Coder进行开发KAT-Coder现已集成于Claude Code平台。用户只需在StreamLake万顷平台申请API密钥和端点ID即可开始使用安装Claude Codenpm install -g anthropic-ai/claude-code根据文档获取API密钥并创建推理端点# 将ep-xxx-xxx替换为您的万顷平台端点ID export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://wanqing.streamlakeapi.com/api/gateway/v1/endpoints/ep-xxx-xxx/claude-code-proxy # 将WQ_API_KEY替换为您的万顷平台API密钥 export ANTHROPIC_AUTH_TOKENWQ_API_KEY完成上述配置后您即可在Claude Code中使用KAT-Coder进行开发工作。实际应用案例 Starry Sky大型分布式系统的自动故障诊断与修复 Fruit Ninja复杂业务逻辑的代码优化与重构 Code Refactor遗留系统的自动化现代化改造智能体强化学习规模化后的涌现行为在智能体强化学习规模化过程中我们观察到模型出现了显著的能力涌现观察到的行为变化多轮交互显著减少模型完成任务所需的交互轮次平均减少32%远低于SFT阶段训练后的模型。并行工具调用经过RL阶段训练后模型展现出同时调用多个工具的能力打破了传统的顺序调用模式。理论分析我们推测这些能力涌现主要源于轨迹树结构引入的潜在优化目标效率偏好形成在轨迹树中较短路径对应较少交互轮次被更多轨迹共享形成了模型学习高效解决方案的潜在优化目标。并行化的自然选择在树结构中并行工具调用创造了更多分支可能性。这些分支在训练中被独立处理使模型能够同时探索多种工具调用组合。此外我们的长期熵剪枝机制保留了信息更丰富的树节点而多工具调用节点通常具有更高熵值这一过程逐步引导模型获得批处理能力。未来发展方向我们致力于不断突破代码智能的边界未来将重点发展以下方向工具集成深化与主流IDE、版本控制系统和开发流程深度整合打造无缝编码体验。多语言支持扩展增强对新兴编程语言和框架的支持确保全面的语言覆盖能力。协同编码系统探索多智能体协作系统使KAT模型能够协同完成复杂软件项目实现前所未有的开发协作模式。多模态代码智能集成视觉理解能力处理架构图、UI设计、调试截图和文档图像使开发过程更加直观高效。通过这些创新KAT系列模型将持续推动代码智能领域的发展为软件工程带来更高效、更智能的解决方案。© 2025 KAT Team. 保留所有权利。【免费下载链接】KAT-Dev-FP8项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Kwaipilot/KAT-Dev-FP8创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考