7月9日
09:44
09:44Cognition@cognition_labs
Cognition 推出 SWE-1.7 模型,基于 Kimi K2.7 基座并改进强化学习流程。其自研 FrontierCode 基准测试关注代码合并意愿,SWE-1.7 在该基准 Main 集上取得 42.3% 的分数,每个任务成本降至 1.97 美元,优化了成本-性能帕累托曲线。
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推荐理由:Cognition 新模型 SWE-1.7 基于 Kimi K2.7 用强化学习改进,FrontierCode 基准上 42.3% 分且每任务仅 1.97 美元,性价比突出。
09:42
09:42Cognition@cognition_labs
精选
Cognition的强化学习训练涉及跨越三大洲的四个数据中心。他们结合自有GPU多集群和推理提供商FireworksAI的算力,只有训练器需要紧密集合通信。推理rollout采用分布式架构,引擎通过对象存储中的压缩权重差异进行同步,实现跨区域高效训练。
推荐理由:Cognition分享了RL训练的新玩法:跨三大洲四数据中心混用自有GPU和FireworksAI,靠压缩权重差异同步,挺有意思。
7月2日
03:17
03:17Windsurf@windsurf_ai
Cognition旗下Devin Cloud发布Security Swarm,基于新型Agentic MapReduce架构,用于检测复杂代码库中的安全漏洞。该工具声称比传统方法成本更低、准确率更高。用户可将发现的漏洞直接提交给Devin进行修复,并通过桌面应用管理多支修复代理。
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推荐理由:Devin Cloud出了个Security Swarm,用Agentic MapReduce架构找代码漏洞,比传统方法更经济准确,还能让Devin帮你自动修。
03:06
6月5日
5月21日