AI2发布SERA用监督训练实现代码库自动化工作流

人工智能研究机构AI2近日正式推出其开放编码代理系列产品的首款模型——SERA，这是该系列的重要里程碑。作为旗舰模型，SERA-32B基于Qwen 3 32B架构开发，并定位为一个仓库级代码生成与管理代理。其独特的技术优势和成本效益为代码生成领域带来了全新的解决方案。

SERA-32B的训练与数据生成预算十分经济，仅耗费约40个GPU天，与传统强化学习系统及早期合成数据流管道相比，拥有显著的成本优势。研究团队通过数据规模和性能的缩放法则（scaling law），评估了SERA的SVG（Synthetic Variance Generation）方法的性价比：与SkyRL-Agent等基于强化学习的系统相比，SVG方法节约约26倍成本；相比早期合成数据管道如SWE-smith，SVG方法成本节约高达57倍，同时在SWE-bench测试中的性能保持一致。

SERA-32B的核心应用场景之一是针对特定代码仓库对代理进行适配。研究团队在三个主要的SWE-bench验证项目——Django、SymPy和Sphinx上进行了实验，展示了SERA-32B的适应能力与实用价值。通过优化模型能力以深入理解特定项目代码库，SERA能够提升代码生成与管理工作的效率，为开发者提供更具针对性的技术支持。

SERA 的推出标志着 AI2 在开放编码代理技术上的重要进展。其显著的成本和效率优势，为代码生成领域提供了一种新的解决方案。同时，SERA 为推动代码仓库适配研究的深入探索奠定了基础，展现了其在实际应用中的潜力与重要性。

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