Cognition 发布 SWE-grep 与 SWE-grep-mini,用 RL 训练快速并行上下文检索模型
Cognition 发布 SWE-grep 和 SWE-grep-mini,用多轮强化学习训练的智能体检索模型,检索能力比肩前沿编码模型但耗时少一个数量级。模型每轮最多发出 8 个并行工具调用、最多 4 轮,借助 Cerebras 推理分别达到超过 2,800 tokens/秒和超过 650 tokens/秒。
推荐理由:官方披露了多轮 RL 训练并行检索模型的方法与训练细节,读者可以据此理解快慢模型分工的实现路径。