Skywork-SWE-32B是什么
Skywork-SWE-32B是昆仑万维开源的32B规模的软件工程（SWE）自主代码智能体基座模型。模型专注于软件工程任务，特别是仓库级代码修复能力，能在多轮交互和长文本处理的复杂场景中表现出色。通过构建超过1万个可验证的GitHub仓库任务实例，打造了目前最大规模的可验证GitHub仓库级代码修复的数据集，在SWE-bench Verified基准测试中取得了38.0%的pass@1准确率，刷新了同参数规模模型的最佳成绩。引入测试时扩展技术后，准确率进一步提升至47.0%，显著超越了现有32B以下的开源模型，接近甚至超越部分闭源模型的性能。
Skywork-SWE-32B的主要功能
-
仓库级代码修复：能定位GitHub仓库中的代码问题（如Bug），生成修复代码，验证修复效果，完成从问题理解到解决的全流程闭环。
-
多轮交互能力：支持超过50轮的交互，模拟真实开发场景中的多次调试与修复过程，逐步解决问题。
-
长文本处理：能处理超过32k tokens的长文本，满足复杂代码文件和多文件依赖的处理需求。
-
自动化验证：通过构建专用的运行时环境和单元测试验证机制，确保生成的修复代码在实际运行环境中有效。
Skywork-SWE-32B的技术原理
- 大规模数据集构建
-
自动化数据收集与验证：通过三阶段的自动化流程（数据采集与预筛选、基于执行的验证、智能体轨迹生成），构建了包含10,169个真实Python任务实例的数据集，覆盖2,531个不同的GitHub仓库。
-
运行时环境支持：每个任务实例都配备了专用的Docker运行时环境镜像，支持自动化单元测试验证，确保生成的修复代码在实际运行环境中有效。
-
高质量训练轨迹：通过智能体在任务求解过程中的多轮交互轨迹，生成高质量的训练样本，用于模型的微调。
-
- 模型训练与优化
-
基于OpenHands框架：采用OpenHands代码智能体框架，支持多轮交互和长文本处理，能模拟真实开发场景中的代码修复过程。
-
数据缩放定律：通过系统性验证，发现随着训练数据规模的增加，模型性能持续提升，验证了数据缩放定律在软件工程任务中的适用性。
-
测试时扩展技术（TTS）：在推理阶段，通过增加独立rollout的数量（如N=8），进一步提升模型的性能，充分利用模型的推理能力。
-
Skywork-SWE-32B的项目地址
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B
- 技术论文：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-SWE-32B/resolve/main/assets/Report.pdf
Skywork-SWE-32B的应用场景
-
优化代码质量：模型可以分析代码中的潜在问题，提出优化建议，帮助开发者提高代码质量和可维护性。
-
单元测试自动化：通过构建专用的运行时环境和单元测试验证机制，Skywork-SWE-32B能自动化执行测试用例，验证生成的修复代码是否有效。
-
教学辅助：在软件工程和编程课程中，Skywork-SWE-32B可以作为教学工具，帮助学生理解代码问题的解决过程，提高编程能力。
-
研究支持：为研究人员提供了强大的实验平台，用于探索大语言模型在软件工程任务中的应用，验证数据缩放定律等理论。
-
内部开发工具：企业可以将Skywork-SWE-32B集成到内部开发工具中，自动化处理代码问题，减少人工干预，提高开发效率和代码质量。
