摘要： Windsurf团队开发了SWE-grep和SWE-grep-mini，两种快速并行上下文检索模型。这些模型在检索能力上与前沿编码模型相当，但速度提升了十倍。它们被集成到Windsurf的Fast Context子代理中，并提供了新的SWE-grep演示平台。传统的编码代理在速度和智能之间存在权衡，而SWE-grep通过并行工具调用和优化工具调用速度，实现了快速且高效的上下文检索。此外，文章还讨论了SWE-grep的训练过程、数据集、评估指标以及其在Windsurf中的实际应用效果。
讨论： 上述内容主要讨论了关于认知AI平台的一些新功能和用户反馈。其中，kburman提到了平台可能因未经授权的实时查询而造成高昂成本；SafeDusk分享了开源项目op-grep；awsanswers讨论了LLM产品经理应如何展示上下文信息；bluelightning2k对平台的发布方式表示好奇，并对新功能表示赞赏；marstall对WindSurf的速度表示满意；tifa2up比较了不同模型的搜索速度；silasalberti代表SWE-grep团队欢迎提问；swyx详细解释了认知AI的“快速上下文”技术及其优势，并强调了上下文工程的重要性；breadislove请求公开基准测试或代码。
原文标题：SWE-Grep and SWE-Grep-Mini: RL for Fast Multi-Turn Context Retrieval
原文链接：https://cognition.ai/blog/swe-grep
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