一、主要功能

1. 代码理解和编辑：DeepSWE 能够自动理解和修改代码，快速定位并修复漏洞、优化性能瓶颈以及重构代码结构。
2. 问题解决：它能够处理复杂的软件工程任务，如修复 GitHub 上的问题、实现新功能和调试代码。
3. 自动化测试和验证：DeepSWE 可以运行 shell 命令进行代码构建和测试，确保修改后的代码不会破坏现有功能。
4. 多步骤推理：在解决任务时，DeepSWE 能够进行多步骤的推理和决策，逐步优化解决方案。

二、技术原理

1. 强化学习训练：DeepSWE 完全通过强化学习训练，不依赖于更强的专有教师模型的蒸馏或监督微调（SFT），而是通过与环境的交互学习最优决策。
2. rLLM 框架：基于 rLLM 框架进行训练，该框架为语言智能体的后期训练提供高效的数据管理和训练流程。
3. 稀疏结果奖励模型：采用稀疏结果奖励机制，只有当生成的代码补丁通过所有测试时才给予正奖励，否则奖励为零。
4. 测试时扩展（TTS）：在测试阶段，通过生成多个轨迹并选择正确解决问题的轨迹来显著提高准确率。
5. Kubernetes 支持：集成 Kubernetes 支持，实现容器的弹性调度和自动缩放，确保训练过程的高效性和稳定性。

三、应用场景

1. 代码理解和编辑：自动修复漏洞、优化代码性能、重构代码结构，提升代码质量。
2. 软件问题解决：处理 GitHub 上的问题、实现新功能、分解复杂任务，解决软件工程难题。
3. 自动化测试和验证：自动生成测试用例，执行代码构建和自动化测试，减少人工测试工作量。
4. 多步骤推理和解决方案优化：通过多步骤推理解决复杂问题，积累知识和经验，更好地应对未来挑战。
5. 开发辅助和协作：为开发人员提供实时代码建议和补全提示，辅助项目管理和任务分配，促进团队协作。

四、使用方法

1. 获取开源资源：访问 Hugging Face 获取模型权重、训练方法、日志和数据集。
2. 环境搭建：根据开源文档搭建训练和测试环境，推荐使用支持 GPU 的计算环境。
3. 训练与微调：基于开源的训练框架和数据集进行训练，可根据具体需求进行微调。
4. 集成与部署：将训练好的模型集成到开发工具或自动化系统中，实现代码编辑、问题解决等功能。

五、适用人群

1. 软件开发人员：用于自动化代码编写、调试和测试，提高开发效率。
2. 数据科学家和机器学习工程师：研究和改进强化学习算法，探索新的应用场景。
3. 开源社区贡献者：参与模型的改进和优化，贡献新的训练数据和方法。

六、优缺点介绍

优点

1. 高性能：在 SWE-Bench-Verified 测试中，Pass@1 准确率达到 59%，超越所有开源代理框架。
2. 开源透明：模型权重、训练方法、日志和数据集全部开源，便于开发者学习和改进。
3. 强化学习优势：完全通过强化学习训练，能够适应复杂且动态的工作环境。
4. 多步骤推理能力：能够进行多步骤推理和决策，逐步优化解决方案。

缺点

1. 训练资源需求高：需要强大的计算资源（如 H100 GPU）和大量的训练数据。
2. 适用范围有限：目前主要针对软件工程任务，其他领域的应用可能需要进一步调整。
3. 技术门槛较高：需要一定的强化学习和机器学习知识才能有效使用和改进。