RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开

主要观点总结

一起探讨了AIGC领域的专业社区动态和一起开源项目的情况。介绍了一起新开源的AI框架DeepSWE的发布和相关信息，包括其开源地址和测试数据表现等。阐述了DeepSWE在强化学习训练下的成效以及与其他开源模型相比的优势。详细介绍了DeepSWE的训练环境、训练方法、强化学习算法以及关键策略等。

关键观点总结

关键观点1: 社区动态和大模型发展

介绍了关于AIGC领域的专业社区，关注微软等大语言模型的发展和应用落地。

关键观点2: 新开源AI框架DeepSWE介绍

介绍了新开源的AI框架DeepSWE的发布，它是基于阿里最新开源的Qwen3-32B模型，完全使用强化学习训练而成。

关键观点3: DeepSWE的性能表现

根据SWE-Bench-Verified测试数据，DeepSWE在最大上下文长度和最大环境步骤下进行评估，Pass@1准确率达到了42.2%，使用混合测试时扩展（TTS）后性能进一步提升至59%，超过了所有开源Agent框架。

关键观点4: DeepSWE的训练方法和环境

阐述了DeepSWE的训练方法、日志、数据集等全部内容开源，以帮助开发人员深度学习和改进。其训练环境围绕R2E-Gym构建，能够可扩展地管理高质量的可执行SWE环境。

关键观点5: DeepSWE使用的强化学习算法

DeepSWE的训练采用了GRPO++算法，该算法对原始GRPO算法进行了改进，通过一系列策略实现了更稳定和性能更高的训练过程。

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