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Industry & Practice · Tagged “强化学习”
Research & Benchmarks//16 min
成对轨迹显示，基座模型的失败多是差一点：需求丢失、测试过窄、无声回归、地面真值太弱。训练后的模型把规格说明当成必须完整兑现的契约。
Research & Benchmarks//14 min
Surge AI 只用强化学习，在 1,700 道专家编码任务上后训练 Kimi K2.7 Code。六个外部基准的 pass@1 全部上升，包括训练时没用过的 harness，以及长达数小时的 SWE-Marathon。
Research & Benchmarks//8 min
腾讯 IterSynth-8B 在五个深搜索集上平均 50.7，比 MiroThinker-8B 的 46.5 高 4.2。GAIA 55.3 低于对方 66.4。xBench-2510 表内比 Miro 的 34.0 高 12.0，正文另写 +5.4%。不更新参数时，Claude 上平均 66.1，高于 ReAct 的 60.6。
Research & Benchmarks//7 min
Qwen-Coder-Qoder 在自建 Qoder Bench 上超过 Cursor Composer-1，Windows 终端命令准确率最多提高 50%。线上几周代码留存升 3.85%，工具错误降 61.5%，Token 降 14.5%。没有绝对分和样本量。
Research & Benchmarks//9 min
腾讯混元在 SD3.5-M 上用 4 步采样，少步 8 项里 6 项最好。Aesthetic 5.9275 低于 RTDMD 的 6.1290。Wan2.1 上 4 步 VBench 84.33，高于 50 步 LongCat-Video RL 的 82.57。Semantic 77.68 低于 SC-DMD 的 77.77。
