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核心创新：代码不只是文本
当前传统的代码预训练是把代码视为静态文本，模型主要学习逐行预测代码——学到的是语法、常见模式和命名约定，但并不懂执行过程。CWM的核心出发点是：让模型学会观察-行动-观察的执行轨迹。
这种技能对软件工程师的日常工作至关重要：在局部层面，了解一行代码的执行如何改变局部变量的状态；在全局层面，预测代码库的变化将如何影响程序的输出。
模型规格
CWM是一个32B参数、支持超长上下文（最高可到131k tokens）的LLM，采用局部+全局交替机制和长序列稳定化技巧。训练分为三大阶段进行。
开源策略
为了支持社区研究，Meta还开源了CWM在中期训练、SFT和RL阶段的权重检查点。Meta首席AI官Alexandr Wang呼吁研究界对这个开放权重的模型进行研究。
📌 本文来源：36氪
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