Det här är coolt. Jag förutspår att i maj 2026 kommer vem som helst att kunna träna en anpassad modell som denna för ~vilken uppgift som helst via någon kombination av Prime-RL/Verifiers, Tinker, SkyRL, Slime osv.
vallgraven kommer att vara att veta vilken uppgift man ska RL och data/miljömagi
Vi introducerar WarpGrep, en snabb kontextsubagent som förbättrar prestandan för kodningsagenter.
WarpGrep snabbar upp kodningsuppgifter med 40 % och minskar kontextrot med 70 % på långsiktiga uppgifter genom att behandla kontexthämtning som ett eget RL-tränat system.
Inspirerad av Cognitions SWE-Grep – öppnar vi tillgång till Claude Code, Codex, OpenCode eller någon kodningsagent via MCP (eller via vårt SDK)