Cognition تطلق نماذج SWE-grep لتسريع استرجاع سياق الأكواد
أعلنت شركة Cognition عن إطلاق نماذج SWE-grep وSWE-grep-mini، وهي سلسلة جديدة من النماذج المصممة لتسريع عملية استرجاع سياق الأكواد البرمجية بمعدل أسرع بعشر مرات من النماذج المتقدمة الحالية، مع الحفاظ على دقة مطابقة لها، وذلك ضمن نظام Fast Context في منصة Windsurf.
تفاصيل الخبر
تركّز هذه النماذج على حلّ التحدي التقليدي بين السرعة والذكاء في الوكلاء البرمجيين (Coding Agents)، إذ يمكن للنماذج المتقدمة حل المشكلات المعقدة لكنها تستهلك وقتًا طويلًا في استرجاع السياق اللازم قبل بدء التعديل.
أبرز النقاط:
- تم تدريب SWE-grep باستخدام التعلم المعزز (RL) لتقليص الزمن اللازم لاسترجاع الأكواد دون فقدان الدقة.
- النماذج الجديدة تستخدم حتى 8 عمليات بحث متوازية في كل دورة، مقارنة بعشرات العمليات التسلسلية في النماذج الأخرى.
- تعمل بالتعاون مع Cerebras لتقديم سرعات تصل إلى 2800 توكن/ثانية لـ SWE-grep-mini و650 توكن/ثانية لـ SWE-grep.
- تم دمج النماذج في نظام Fast Context داخل Windsurf، مما يسمح للمطورين بالبحث الفوري عبر المشاريع دون الخروج من بيئة العمل.
- تعتمد النماذج على مجموعات بيانات حقيقية من مستودعات برمجية ومشكلات تم التحقق منها ضمن اختبارات SWE-Bench.
الأهداف المستقبلية
قبل التطرق إلى الأهداف، تؤكد Cognition أن Fast Context هو الخطوة الأولى في بناء “وكلاء برمجة سريعة” (Fast Agents) قادرة على التفكير والعمل في الوقت الحقيقي دون كسر تدفق عمل المستخدم.
- توسيع استخدام SWE-grep في منتجات أخرى مثل DeepWiki وDevin وWindsurf Tab.
- رفع مستوى الذكاء التفاعلي للنماذج لتعمل بعدد متغير من الدورات وفق تعقيد المهمة.
- تحسين سرعة الأدوات الداخلية لتقليل زمن الاستجابة إلى أقل من 5 ثوانٍ — الحد الذي يحافظ على “تدفق” المبرمج.
- دمج الذكاء والسرعة في أنظمة تساعد على إنتاج كود أدق وأسرع دون التضحية بالسياق أو الجودة.
من خلال SWE-grep، تُحدث Cognition تحولًا في تصميم الوكلاء البرمجيين، مركزة على الأداء العملي وسرعة التفاعل بدلاً من الاكتفاء بالقدرات النظرية. هذا التوجّه الجديد نحو “السرعة الذكية” قد يشكل مستقبل أدوات الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات.
