Cognition 发布 SWE-grep 与 SWE-grep-mini,用 RL 训练快速并行代码检索模型
Cognition 发布 SWE-grep 和 SWE-grep-mini 模型,专注高度并行的代码上下文检索,检索能力匹敌前沿编码模型但耗时低一个数量级。模型每轮最多发起 8 个并行工具调用、限制 4 轮,通过多轮强化学习训练,奖励为文件与行范围检索的加权 F1;由 SWE-grep 蒸馏并继续 RL 得到 SWE-grep-mini。
推荐理由:原文给出检索质量分数与推理速度对比数字,并说明多轮 RL 训练方法,读者可评估这种专用检索模型能否迁移到自己的编码工作流。