KwaiKAT团队发布KAT-Coder-V2.5：基于10万+可验证仓库环境训练的编码模型

KwaiKAT 团队发布 KAT-Coder-V2.5，基于 10 万+可验证仓库环境训练的编码智能体模型，通过 AutoBuilder 和过程级过滤提升环境构建成功率。

• 任务定义：每个任务包含精确描述、可执行仓库环境和验证测试，补丁需通过所有测试才算正确。
• 环境构建：AutoBuilder 自动分析仓库并编写配置脚本，通过解析结构化测试输出确保 90% 以上测试可重复。
• 数据扩展：从真实 PR 和提交中挖掘，清理后描述生成三部分（问题、需求、接口约束），环境构建成功率从 16.5% 提升至 57.2%。
• 训练策略：过程级过滤筛选行为而非仅结果，保留有价值失败轨迹，并通过近失提示引导模型。
• 影响/看点：该模型强调真实仓库环境中的代码修复能力，为软件工程自动化树立新标杆，开源权重促进社区复现。

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