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刚刚，Meta FAIR推出了代码世界模型！
CWM（Code World Model），一个参数量为32B、上下文大小达131k token的密集语言模型，专为代码生成和推理打造的研究模型
这是全球首个将世界模型系统性引入代码生成的语言模型。
与现有代码大模型相比，CWM最与众不同的一点在于，它不仅能生成代码、理解语义。
更关键的是，它“懂得”代码如何执行，能模拟代码运行过程中变量的状态变化与环境反馈，从而推动代码理解、调试乃至规划的整体能力提升。
也就是说，它具备接近人类程序员的思考能力。
在多个代码与推理任务上，CWM均有出色表现，譬如其在SWE-bench Verified得分65.8%，领先所有开源同规模模型，已接近GPT-4级别。
更重要的是，Meta FAIR这次开源了模型代码、训练细节以及多个阶段的权重检查点，诚意十足。
有人给LeCun留言问：
“你不是一直认为语言模型只是AI道路上的一个支线（LLMs are an off ramp），怎么又推出了以语言模型为基础的世界模型？”
LeCun轻松回复称：
是的，不过咱现在讲的是编程，不是ASI哟～让大模型“懂动态执行”
CWM的诞生，直击当前大模型在代码生成中的一大痛点：
尽管现有大模型已经具备写代码的能力，但代码执行效果并不稳定，生成内容难以调试、不可执行，甚至存在隐藏逻辑错误。
FAIR团队认为，其根源在于大模型只是把代码当作文本来预测。
它不理解代码会如何运行，对变量状态的变化、函数调用的副作用一知半解（甚至一无所知）。
在FAIR团队看来：
如果希望模型像程序员一样思考，就必须教会它代码执行的“世界状态”变化。
因此，CWM首次在训练过程中引入代码世界建模（code world modeling）的概念，明确让模型学习“代码运行过程中，程序状态如何一步步演变”。
这意味着，CWM的理解维度，从静态文本跃迁到了动态执行。
Meta FAIR专攻AI与代码生成的资深研究科学家，也是CWM的资深核心贡献者Gabriel Synnaeve在上分享了CWM追踪执行计算”strawberry”中”r”个数的代码的例子：
你可以把它想象成一个可以设置为任何初始帧状态的神经‘pdb’，推理可以作为工具在标记空间中查询。
相较于传统代码大模型生成token接token的静态预测，CWM在三大能力有所升级——
第一，代码执行模拟。
CWM可以逐行模拟代码执行过程，预测每一行代码如何影响变量状态，甚至提前判断出执行中的潜在错误。
这种能力为构建“神经调试器”提供了可能。
在CWM的推理过程中，变量状态可以随代码运行不断更新。
它甚至可以模拟终止条件、循环展开、边界情况，从而更精准地理解程序逻辑。
第二，自我调试与修复。
不止会写代码，CWM还能自测、修错。
它能够在生成代码后自动构造测试用例，并在发现代码失败后用多种修改路径来尝试自我修复。
整个流程模拟了人类程序员常见的开发闭环：写→测试→改→再测。
第三，推理与规划能力。
面对复杂问题时，CWM还能进行推理与规划。
例如，在编程竞赛或数学任务中，它可以根据问题描述分析步骤、规划函数结构，再结合执行预测逐步生成并验证代码，展现出多轮逻辑推理能力。
CWM模型信息：参数、架构、性能一次看全
CWM的模型架构采用了64层的decoder-only Transformer，参数规模为32B。
它支持131k tokens的长上下文输入——这大幅拓展了复杂项目、多文件代码、文档上下文的处理能力。
相对应的，Attention结构采用了局部+全局交替机制，兼顾效率与上下文覆盖。
FAIR提供了以下3个checkpoints，供研究人员使用：
CWM预训练模型：例如用于新的后训练方法。CWM SFT：例如用于强化学习研究。CWM：例如用于推理时间扩展。
在与多个一线模型的评测对比上，CWM成绩如下：
SWE-bench Verified得分65.8%，领先所有开源同规模模型，接近GPT-4级别；LiveCodeBench v5得分68.6%，展示高复杂度编程任务上的准确性；Math-500得分96.6%，AIME 2024模拟题达76.0%；Terminal-Bench得分26.3%，高于Gemini 2.5 Pro；Aider Polyglot（多语言代码生成）得分35.1%，与Qwen3-32B相近。
综合来看，CWM在理解、生成、验证、修复等多个环节上，都有不俗表现。
FAIR团队称CWM验证了“代码世界建模”对提升推理与代码生成的价值。
Gabriel Synnaeve表示：
我对我的CodeGen团队所做的工作感到无比自豪！这个团队由博士生和经验丰富的资深员工组成。我们所有人都齐心协力，全力以赴，绝不将任何问题归咎于他人。整个Meta AI社区都为此共同努力。非常感谢整个领导层始终如一的支持。
三阶段训练流程，与数据集构建
CWM分三阶段进行训练——
第一阶段，预训练阶段（Pretrain）。
在这个阶段，CWM使用了8T tokens的数据进行通用语言与代码建模训练。
其中代码占比约30%，上下文长度为8k token。
第二阶段，中期训练阶段（Mid-train），这也是CWM最具特色的一步。
在这个阶段，模型引入了5T tokens的世界建模数据，用于训练模型识别“代码运行过程中，程序状态如何变化”。
这部分核心数据类型包括：
Python执行轨迹数据来自数千万函数调用与代码提交，记录每一行代码执行时变量的值如何变化；ForagerAgent数据模型驱动的智能体在真实Docker环境中运行代码，修复Bug，执行任务，生成真实交互轨迹（共300万条）；自然语言描述版本将执行过程转化为自然语言，便于泛化迁移。
也是在这一阶段，CWM的上下文能力扩展到了131k token，支撑对大型项目和代码流程的完整建模。
第三阶段，后训练阶段（SFT+多任务RL）。
最后，CWM进行了100B tokens的监督微调训练（SFT）和172B tokens的多任务强化学习（RL）训练。
训练任务覆盖了真实软件工程任务（如SWE-bench）、编程竞赛问题（CodeContests等）、数学推理题目（如AIME模拟题、MathQA）。
在这一阶段，FAIR团队使用异步RL机制、分布式环境以及自举方法，提升了模型在多环境、多任务间的泛化能力。
基础设施方面，CWM训练使用了FlashAttention-3、FSDP+TP并行策略，并采用fp8低精度加速。
Meta FAIR强调其训练过程遵循了Frontier AI Framework中的前沿AI安全框架。
结果表明，CWM不会对网络安全、化学、生物等高敏感领域构成滥用风险。
此外需要注意的一点是，当前CWM的世界建模数据仅支持Python语言，尚未覆盖C++、Java等主流语言或符号执行任务。
不过，研究团队表示未来将探索多语言扩展，有望形成自动化编程助手的通用框架。
Two More Things
BTW，如果你想使用使用CWM，有两点需要特别注意：
第一点，CWM主要面向代码理解与复杂推理研究，没有做RLHF。
因此，它并不适合对话任务或作为Chatbot使用。
第二点，CWM明确定位是“研究用”，即仅供非商业研究使用。
Anyway，总之，CWM团队选择了模型开源、数据透明、训练复现全开放。借此也向研究社区抛出一个重要问题：
如果大模型能理解世界，它能成为更好的程序员吗？
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