🧠 Новая open-source LLM для кода — Kimi-Dev-72B

Kimi-Dev-72B — модель, заточенная для решения задач software engineering.

На бенчмарке SWE-bench Verified она показала 60.4%, став новой SOTA среди open-source моделей.

🔍 Что под капотом:
• Дообучение через reinforcement learning с реальной валидацией — модель получает reward только если вся тестовая сборка проходит успешно
• Использует реальные open-source репозитории в окружении Docker
• Фокус на robustness и корректности патчей, а не просто на синтаксисе
• Реализована система автопатчинга: модель вносит исправления и проверяет их сразу в CI

📈Такие модели приближают нас к production‑ready LLM-кодерам, которые умеют не просто генерировать текст, а вносить рабочие изменения в код и проходить юнит‑тесты.

📌 Github

Анализ данных (Data analysis)

🧠 Новая open-source LLM для кода — Kimi-Dev-72B

Kimi-Dev-72B — модель, заточенная для решения задач software engineering.

На бенчмарке SWE-bench Verified она показала 60.4%, став новой SOTA среди open-source моделей.

🔍 Что под капотом:
• Дообучение через reinforcement learning с реальной валидацией — модель получает reward только если вся тестовая сборка проходит успешно
• Использует реальные open-source репозитории в окружении Docker
• Фокус на robustness и корректности патчей, а не просто на синтаксисе
• Реализована система автопатчинга: модель вносит исправления и проверяет их сразу в CI

📈Такие модели приближают нас к production‑ready LLM-кодерам, которые умеют не просто генерировать текст, а вносить рабочие изменения в код и проходить юнит‑тесты.

📌 Github

hottg.com/data_analysis_ml/3718

4.6K viewsedited  Jun 22 at 13:04