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英伟达开源 Polar 框架,Codex 跑分暴涨 594.74%

英伟达研究团队发布开源框架 Polar,通过在不改动现有智能体框架(如 Codex、Claude Code、Qwen Code)的前提下接入 GRPO 强化学习训练,大幅提升代码智能体在 SWE-Bench 上的表现。Polar 将智能体与模型的接口作为训练边界,而非重写执行框架,从而保留原生工具调用和上下文组织能力。实验显示,基于 Qwen3.5-4B 模型,Codex 的 pass@1 分数从 3.8% 提升至 26.4%,涨幅达 594.74%。同时,Polar 通过 prefix_merging 等技术将训练效率提升约 5.39 倍,GPU 利用率从 20.4% 升至 87.7%。该框架解决了智能体强化学习从单步任务转向长流程任务时的接入难题,为代码仓库修改、浏览器操作等复杂场景提供了高效训练方案。

当前结论

做代码智能体训练的团队终于有了一个不用重写框架就能接入强化学习的方案——Polar 让 Codex 跑分暴涨近 6 倍,建议搞 AI 编程的开发者直接看论文和代码。

2 个信源76° AI 热度最后更新 2026/5/28 02:14:52

证据链

冲突核查

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