LeCun团队开源首个代码世界模型：能生永利皇宫- 永利皇宫官网- 娱乐城APP成代码还能自测自修

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　　与现有代码大模型相比，CWM最与众不同的一点在于，它不仅能生成代码、理解语义。

　　更关键的是，它“懂得”代码如何执行，能模拟代码运行过程中变量的状态变化与环境反馈，从而推动代码理解、调试乃至规划的整体能力提升。

　　在多个代码与推理任务上，CWM均有出色表现，譬如其在SWE-bench Verified得分65.8%，领先所有开源同规模模型，已接近GPT-4级别。

　　更重要的是，Meta FAIR这次开源了模型代码、训练细节以及多个阶段的权重检查点，诚意十足。

　　“你不是一直认为语言模型只是AI道路上的一个支线（LLMs are an off ramp），怎么又推出了以语言模型为基础的世界模型？”

　　尽管现有大模型已经具备写代码的能力，但代码执行效果并不稳定，生成内容难以调试、不可执行，甚至存在隐藏逻辑错误。

　　它不理解代码会如何运行，对变量状态的变化、函数调用的副作用一知半解（甚至一无所知）。

　　因此，CWM首次在训练过程中引入代码世界建模（code world modeling）的概念，明确让模型学习“代码运行过程中，程序状态如何一步步演变”。

　　Meta FAIR专攻AI与代码生成的资深研究科学家，也是CWM的资深核心贡献者Gabriel Synnaeve在上分享了CWM追踪执行计算”strawberry”中”r”个数的代码的例子：

　　你可以把它想象成一个可以设置为任何初始帧状态的神经‘pdb’，推理可以作为工具在标记空间中查询。

　　相较于传统代码大模型生成token接token的静态预测，CWM在三大能力有所升级——

　　CWM可以逐行模拟代码执行过程，预测每一行代码如何影响变量状态，甚至提前判断出执行中的潜在错误。

　　它能够在生成代码后自动构造测试用例，并在发现代码失败后用多种修改路径来尝试自我修复。

　　例如，在编程竞赛或数学任务中，它可以根据问题描述分析步骤、规划函数结构，再结合执行预测逐步生成并验证代码，展现出多轮逻辑推理能力。

　　它支持131k tokens的长上下文输入——这大幅拓展了复杂项目、多文件代码、文档上下文的处理能力。

　　相对应的，Attention结构采用了局部+全局交替机制，兼顾效率与上下文覆盖。

　　CWM预训练模型：例如用于新的后训练方法。CWM SFT：例如用于强化学习研究。CWM：例如用于推理时间扩展。

　　我对我的CodeGen团队所做的工作感到无比自豪！这个团队由博士生和经验丰富的资深员工组成。我们所有人都齐心协力，全力以赴，绝不将任何问题归咎于他人。整个Meta AI社区都为此共同努力。非常感谢整个领导层始终如一的支持。

　　在这个阶段，CWM使用了8T tokens的数据进行通用语言与代码建模训练。

　　第二阶段，中期训练阶段（Mid-train），这也是CWM最具特色的一步。

　　在这个阶段，模型引入了5T tokens的世界建模数据，用于训练模型识别“代码运行过程中，程序状态如何变化”。

　　Python执行轨迹数据来自数千万函数调用与代码提交，记录每一行代码执行时变量的值如何变化；ForagerAgent数据模型驱动的智能体在真实Docker环境中运行代码，修复Bug，执行任务，生成线万条）；自然语言描述版本将执行过程转化为自然语言，便于泛化迁移。

　　也是在这一阶段，CWM的上下文能力扩展到了131k token，支撑对大型项目和代码流程的完整建模。

　　训练任务覆盖了真实软件工程任务（如SWE-bench）、编程竞赛问题（CodeContests等）、数学推理题目（如AIME模拟题、MathQA）。

　　在这一阶段，FAIR团队使用异步RL机制、分布式环境以及自举方法，提升了模型在多环境、多任务间的泛化能力。

　　此外需要注意的一点是，当前CWM的世界建模数据仅支持Python语言，尚未覆盖C++、Java等主流语言或符号执行任务。

　　不过，研究团队表示未来将探索多语言扩展，有望形成自动化编程助手的通用框架。

　　Anyway，总之，CWM团队选择了模型开源、数据透明、训练复现全开放。借此也向研究社区抛出一个重要问题：

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