快手 KAT-Coder-V2.5、実行環境対応のコーディング AI を公開

記事の3ポイント

1. 1

   実行可能環境でのトレーニングと検証

   単なるコード生成ではなく、実際のリポジトリ内で動作する環境を構築し、テストの通過率を基準に正当性を厳密に評価する手法を採用している。

2. 2

   高品質な検証可能環境の自動構築

   AutoBuilder と呼ばれるシステムが依存関係のインストールやテスト実行を自動化し、成功率を 16.5% から 57.2% に引き上げることに成功した。

3. 3

   プロセスベースのデータフィルタリング

   単なる最終結果だけでなく、学習プロセスにおける試行錯誤やヒントの漏洩を検証し、信頼性の高いトレーニングデータを厳選する「Data Scaling Flywheel」を構築した。