精选理由
Sebastian Raschka分析了VibeCoder的后训练秘诀，基于3B模型就取得惊人成绩，训练顺序和RL方法值得参考。
VibeCoder采用Qwen2.5-Coder-3B作为基座，通过一套后训练技术栈大幅提升性能。技术报告显示其包含高信号合成数据、多重推理路径、2阶段SFT（先广训再难长推理样本）、MGPO（MaxEnt-Guided Policy Optimization）强化学习等9个关键组件。训练顺序为Math RL→Code RL→STEM RL，并采用了单64k长上下文RL而非渐进扩展。最后通过奖励短正确轨迹来提升效率而不牺牲准确性。
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VibeCoder采用Qwen2.5-Coder-3B作为基座，通过一套后训练技术栈大幅提升性能。技术报告显示其包含高信号合成数据、多重推理路径、2阶段SFT（先广训再难长推理样本）、MGPO（MaxEnt-Guided Policy Optimization）强化学习等9个关键组件。训练顺序为Math RL→Code RL→STEM RL，并采用了单64k长上下文RL而非渐进扩展。最后通过奖励短正确轨迹来提升效率而不牺牲准确性。
Crazy model! It actually uses the old Qwen2.5-Coder-3B stack and got really great performance with their post-training stack. Need to use it in the next days to see if vibes of VibeCoder actually check out in practice. …