En el mundo de la inteligencia artificial, la investigación y el desarrollo de agentes de codificación son fundamentales para optimizar los flujos de trabajo de automatización. En este sentido, el Allen Institute for AI (AI2) ha presentado SERA, una nueva familia de agentes de codificación verificados suaves que se entrenan únicamente con supervisión y trayectorias sintéticas.
SERA es la primera versión de la serie Open Coding Agents de AI2, con modelos como SERA-32B construido sobre la arquitectura Qwen 3 32B. Este modelo alcanza tasas de resolución del 49,5% a 32K contextos y 54,2% a 64K contextos, equiparándose con sistemas cerrados de mayor peso pero manteniendo su código, datos y pesos completamente abiertos.
La generación verificada suave es clave en el proceso de entrenamiento de SERA, utilizando dos iteraciones para evaluar la corrección de las trayectorias mediante una comparación de parches. Este enfoque, llamado Soft Verified Generation (SVG), ha demostrado ser eficaz y eficiente en la generación de agentes de codificación inteligentes.
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