論文の概要: InCoder-32B-Thinking: Industrial Code World Model for Thinking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.03144v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 16:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.527186
• Title: InCoder-32B-Thinking: Industrial Code World Model for Thinking
• Title（参考訳）: InCoder-32B-Thinking: 思考のための産業コードワールドモデル
• Authors: Jian Yang, Wei Zhang, Jiajun Wu, Junhang Cheng, Tuney Zheng, Fanglin Xu, Weicheng Gu, Lin Jing, Yaxin Du, Joseph Li, Yizhi Li, Yan Xing, Chuan Hao, Ran Tao, Ruihao Gong, Aishan Liu, Zhoujun Li, Mingjie Tang, Chenghua Lin, Siheng Chen, Wayne Xin Zhao, Xianglong Liu, Ming Zhou, Bryan Dai, Weifeng Lv,
• Abstract要約: InCoder-32B-Thinkingは、エラー駆動型Chain-of-Thought(ECoT)合成フレームワークのデータに基づいてトレーニングされている。 ECoTは、マルチターン対話と環境エラーフィードバックから思考内容を合成し、推論連鎖を生成する。 InCoder-32B-Thinkingは、すべてのドメインでトップレベルのオープンソース結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 110.60836637653127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial software development across chip design, GPU optimization, and embedded systems lacks expert reasoning traces showing how engineers reason about hardware constraints and timing semantics. In this work, we propose InCoder-32B-Thinking, trained on the data from the Error-driven Chain-of-Thought (ECoT) synthesis framework with an industrial code world model (ICWM) to generate reasoning traces. Specifically, ECoT generates reasoning chains by synthesizing the thinking content from multi-turn dialogue with environmental error feedback, explicitly modeling the error-correction process. ICWM is trained on domain-specific execution traces from Verilog simulation, GPU profiling, etc., learns the causal dynamics of how code affects hardware behavior, and enables self-verification by predicting execution outcomes before actual compilation. All synthesized reasoning traces are validated through domain toolchains, creating training data matching the natural reasoning depth distribution of industrial tasks. Evaluation on 14 general (81.3% on LiveCodeBench v5) and 9 industrial benchmarks (84.0% in CAD-Coder and 38.0% on KernelBench) shows InCoder-32B-Thinking achieves top-tier open-source results across all domains.GPU Optimization
• Abstract（参考訳）: チップ設計、GPU最適化、組み込みシステムといった産業用ソフトウェア開発では、エンジニアがハードウェアの制約やタイミングのセマンティクスをどう考えるかを示す専門家の推論トレースが欠如している。 本研究では,産業コードワールドモデル(ICWM)を用いたエラー駆動型チェイン・オブ・ソート(ECoT)合成フレームワークのデータに基づいて,推論トレースを生成するInCoder-32B-Thinkingを提案する。 具体的には、ECoTは、マルチターン対話と環境エラーフィードバックから思考内容を合成し、エラー訂正過程を明示的にモデル化することで、推論連鎖を生成する。 ICWMはVerilogシミュレーションやGPUプロファイリングなどのドメイン固有の実行トレースに基づいてトレーニングされ、コードのハードウェア動作への影響に関する因果ダイナミクスを学び、実際のコンパイル前に実行結果を予測することで自己検証を可能にする。 すべての合成推論トレースは、ドメインツールチェーンを通じて検証され、産業タスクの自然な推論深さ分布と一致するトレーニングデータを生成する。 14の一般(LiveCodeBench v5で81.3%)と9つの産業ベンチマーク(CAD-Coderで84.0%、KernelBenchで38.0%)の評価は、InCoder-32B-Thinkingがすべてのドメインでトップレベルのオープンソース結果を達成することを示している。GPU最適化

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