摘要：本文通过分析Claude-4.5-Opus在SWE-bench中修复astropy项目bug的真实轨迹，揭示了大型语言模型作为代码代理(Code Agent)的工程策略。研究发现，Code Agent展现出与人类工程师相似的调试流程：代码库导航、最小上下文构建、问题复现、根因分析、补丁生成和验证。模型能够进行策略切换和环境自修复等复杂操作，表明Code Agent本质上是在学习软件工程策略分

本文围绕开源MoE代码大模型DeepSeek-Coder-V2展开深度解读，该模型基于DeepSeek-V2中间 checkpoint，新增6万亿词元持续预训练，搭配60%代码、10%数学、30%自然语言的专属语料，实现编码、数学推理能力大幅跃升，同时保留优质通用语言能力。模型将编程语言支持拓展至338种，上下文长度拉满至128K，在HumanEval、MATH等多项基准测试中，性能比肩甚至超越G

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本文介绍了一种基于强化学习的GUI智能体训练方法ARPO，通过在UI-TARS-1.57B模型上应用GRPO强化学习框架，结合256个并行虚拟环境的大规模rollout系统，显著提升了智能体在OSWorld基准测试中的表现。实验结果显示，该方法在标准设置下任务成功率提升6.4%，在更严格的OSWorld Hard设置下提升5.6%。关键创新包括引入经验回放机制保存高价值轨迹、结构化轨迹分组优化策略