Arctic-SWE 异步 RL 框架训练 Qwen3.5
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Arctic-SWE 异步 RL 框架训练 Qwen3.5
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AI 综述
2026 年 10 月 20 日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Boyi Liu 等作者的论文，提出全异步强化学习框架 Arctic-SWE，通过模型-系统协同设计建立可复现的长程智能体训练基线，并以小任务池上的过拟合作为测试场景。报道称，在原始 R2E-Gym 数据上，该框架把 Qwen3.5-4B 在 SWE-bench Verified 上训练到 62.0% pass@1；其训练 rollout 约为依赖在线任务合成的 FrogNano（61.5%）的六分之一。目前进展停留在论文发布与基准结果层面，报道未提及代码、模型或数据的开放情况，也未给出复现细节。
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最新进展10月20日 12:00
Arctic-SWE：通过模型-系统协同设计重访长程智能体训练报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv Artificial IntelligenceArctic-SWE：通过模型-系统协同设计重访长程智能体训练
Arctic-SWE 是一个全异步强化学习框架，通过模型-系统协同设计建立可复现的长程智能体训练基线，在原始 R2E-Gym 数据上把 Qwen3.5-4B 在 SWE-bench Verified 上训练到 62.0% pass@1，训练 rollout 约为依赖在线任务合成的 FrogNano（61.5%）的六分之一。
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