Kodlama ajanlarına görevleri kodun kendisi yazıyor.
Orijinal başlık: CodeMidas: Scaling Agentic Coding RL Environments from Code Itself
KISACA
- Tek cümlede
- Araştırmacılar, açık kaynak kodlarından otomatik pekiştirmeli öğrenme ortamları oluşturdu.
- Bulgu
- 23 dilden 5.545 görev üretildi; MiMo‑V2.5 ProgramBench'te %17, DeepSWE'de %11,7 gelişti.
- Neden önemli?
- Kod depoları, AI eğitiminde ölçeklenebilir ve çeşitlendirilmiş bir ortam kaynağı hâline geliyor.
Ne oldu?
CodeMidas, açık kaynak kod depolarındaki mevcut işlevlerden çalıştırılabilir pekiştirmeli öğrenme ortamları üreten bir ajan hattı. Tek görev girdisi kaynak kodun kendisi. Hat, 23 programlama dilinden ve 15 teknik alandan 3.185 açık kaynak depodan 5.545 eğitim görevi üretti. MiMo-V2.5 modeli bu görevlerle GRPO ile eğitilince DeepSWE'de %11,7, ProgramBench'te %17 ve Terminal-Bench v2.1'de %8,5 artış görüldü. Yazarlar, kaynak kodun kodlama ajanları için ölçeklenebilir bir ortam kaynağı olduğunu savunuyor.
Koddan ortam yaratmak, yapay zekanın öğrenme sınırlarını genişletiyor.
Aynı haberin kısa dikey video özeti.
Bu notu kaynak göstererek alıntılayabilirsin: Hasan Amanet, “Kodlama ajanlarına görevleri kodun kendisi yazıyor.”, Notes for Data Science, 21 Eylül 2026.