| 机器之心报道 | | --- | 编辑：蛋酱、泽南 本周三，知名 AI 创业公司，曾发布「全球首个 AI 软件工程师」的 Cognition AI 开源了一款使用强化学习，用于编写 CUDA 内核的大模型 Kevin-32B 。 Kevin-32B 基于 QwQ-32B 在 KernelBench 数据集上使用 GRPO 进行了多轮强化学习训练，实现了超越 o3 和 o4-mini 的顶级推理表现。 对此，机器学习社区表现出了极大的兴趣。有人表示期待 DeepSeek R1 风格的训练方法用来提升代码效率已久，这回终于有人站出来了。 在一篇博客中，Cognition AI 详细介绍了新模型强化学习训练的机制。 代码是一个不断迭代的过程 —— 需要我们编写、执行程序，评估结果，并根据反馈优化代码。大语言模型（LLM）在代码生成方面的最新进展尝试将此过程融入 推理阶段，并使用并行采样等方法。虽然这些方法是有效的，但它们依赖于搜索而非实际学习 —— 在这其中模型权重被冻结。 Cognition AI 探索了多轮强化学习，使用来自环境的中间反馈，并屏蔽模型思维以避免在多轮训练中上下文爆炸。 他们提出的模型 Kev ...