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作者用Qwen2.5-Code-7B微调生成Demoscene代码
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AI 综述
2026年11月1日，有作者在Hacker News发布项目：以Qwen2.5-Code-7B为基座，在25k条Dwitter平台的140字符JavaScript demo上做继续预训练，30条留出样本的困惑度从28.63降至8.57。随后作者按Dwitter的"awesomeness"分数构建课程学习，在400步内将前1000名样本的采样概率从20%提升到约67%，用于为未完成的dweet采样合理续写。目前进展停留在该训练与采样方法的效果汇报，报道未提及模型发布或后续应用。
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最新进展11月1日 02:08
作者用Qwen2.5-Code-7B在25k条Dwitter代码上微调，困惑度由28.63降至8.57。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月1日
- Hacker News · 首页用 Qwen2.5-Code-7B 后训练一个 Dwitter 代码补全模型
作者以 Qwen2.5-Code-7B 为基座，在 25k 条 Dwitter 140 字符 JavaScript demo 上做继续预训练，30 条留出样本的困惑度从 28.63 降到 8.57。随后按 Dwitter 的 "awesomeness" 分数构建课程学习，400 步内将前 1000 名样本的采样概率从 20% 提升到约 67%，用于采样未完成 dweet 的合理续写。
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