精选理由
Cognition 用更长的训练让 SWE-1.7 学会先思考再动手，但代码改动的范围也变大了——这个权衡挺有意思，做 AI 编程助手的可以看看。
Cognition 发布了 SWE-1.7 模型，该模型在 Devin 环境中训练，学会了在长周期任务中进行自我压缩。与之前的模型不同，SWE-1.7 在编辑前会花更多时间调查研究，这使它的思维链更长。但额外的思考导致模型作用域扩大，即接触的文件范围增加。Cognition 认为这是一个行业趋势——推理增强会伴随作用域膨胀，并计划改进这一点。
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Cognition 发布了 SWE-1.7 模型，该模型在 Devin 环境中训练，学会了在长周期任务中进行自我压缩。与之前的模型不同，SWE-1.7 在编辑前会花更多时间调查研究，这使它的思维链更长。但额外的思考导致模型作用域扩大，即接触的文件范围增加。Cognition 认为这是一个行业趋势——推理增强会伴随作用域膨胀，并计划改进这一点。
We trained SWE-1.7 in the Devin harness and taught it to self-compact on longer horizon tasks. As a result of longer training, SWE-1.7 behaves differently from prior models: SWE-1.7 spends more time investigating and res…