論文の概要: CogEvol: Towards Efficient and Reliable Learning Environment Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.30968v2
- Date: Wed, 02 Sep 2026 05:30:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 15:35:44.746335
- Title: CogEvol: Towards Efficient and Reliable Learning Environment Generation
- Title（参考訳）: CogEvol: 効率的で信頼性の高い学習環境の構築を目指して
- Authors: Shangqing Tu, Daniel Zhang-Li, Yucheng Wang, Shiyu Gan, Yanpeng Wang, Huiqiang Rong, Mofei Chen, Shen Yang, Yini Chen, Yinuo Duan, Binglin Liu, Ye He, Danqi Zheng, Zhanxin Hao, Yuxuan Wu, Mengting Tao, Yuqiu Liu, Jifan Yu, Juanzi Li, Bin Xu, Lei Hou, Huiqin Liu, Yu Zhang,
- Abstract要約: 本稿では,学習環境生成に特化して訓練されたモデル群であるCogEvolを紹介する。
CogEvolは、スライドを中央値17秒、対話ページを59秒で完了し、数分のマルチターンエージェントの足場を置き換える。
プロダクショングラウンドのデータパイプラインは、実際の障害を53,687個のSFTサンプルに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.18054685846454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present CogEvol, a family of models trained specifically for Learning Environment Generation: turning a course brief into a finished learning artifact (structured-JSON slides or self-contained interactive HTML pages) in a single pass. Across 220k production requests, CogEvol completes a slide in a median of 17 seconds and an interactive page in 59, replacing minutes-long multi-turn agent scaffolding. Reliability is enforced rather than hoped for: a production-grounded data pipeline turns real failures into 53,687 verified SFT samples, and a hybrid rule-plus-VLM reward drives GRPO-based RL, hardened after we caught and fixed a reward-hacking episode that produced visually convincing but unplayable games. CogEvol-27B scores 83.7 on slide quality and 63.7 on a 500-case interactive-HTML benchmark with 26.9x fewer parameters than flagship coding models, and, in collaboration with the OpenMAIC team, serves their live production traffic. CogEvol-4B is released openly under the Apache 2.0 license at https://github.com/CogEvol/CogEvol-4B; external flagships are measured on the same suites under the identical harness. Scaffold editing cuts interactive-page generation cost by a further ~76%, and the full stack runs on domestic Ascend accelerators at application-level parity with A800 GPUs, lowering the unit cost of AI-native education at scale.
- Abstract（参考訳）: コースを簡潔に学習成果物(構造化JSONスライドまたは自己完結型インタラクティブHTMLページ)に1パスで変換する。
220kのプロダクションリクエストに対して、CogEvolは中央値17秒でスライドを完了し、59秒で対話的なページを完了し、数分のマルチターンエージェントの足場を置き換える。
プロダクショングラウンドのデータパイプラインは、実際の障害を53,687個のSFTサンプルに変換します。また、GRPOベースのRLを使ったハイブリッドルール+VLM報酬ドライブは、私たちがキャッチして、視覚的に納得できるがプレイ不可能なゲームを生み出した報酬ハックのエピソードを修正しました。
CogEvol-27Bはスライド品質で83.7点、500ケースのインタラクティブHTMLベンチマークで63.7点を記録し、フラグシップのコーディングモデルより26.9倍少ないパラメータで、OpenMAICチームと共同でライブプロダクショントラフィックを提供している。
CogEvol-4BはApache 2.0ライセンスでhttps://github.com/CogEvol/CogEvol-4Bで公開されている。
Scaffold編集はインタラクティブページ生成コストを76%削減し、フルスタックはアプリケーションレベルのAscendアクセラレータ上でA800 GPUと同等に動作し、大規模にAIネイティブ教育の単位コストを下げる。
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