新框架实现生产级编程智能体的Token忠实后训练
原文标题：Train What You Deploy:Token-Faithful Post-Training of a Production Coding
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研究提出保真度感知的训练耦合框架和C-DPPO算法，解决编码代理后训练中的token和控制保真度错误。在Baize模型上，C-DPPO相比标准DPPO一致提升3.0点性能，并通过证书审计验证可靠性。
- 问题
- 编码代理后训练环境与生产部署不一致，token 与控制保真度错误严重。
- 方法
- 保真度感知的训练耦合框架，保留原始 prompt 采样、协商协议消除虚假模型调用，并提出带 TV 认证界与自适应 K 的 C-DPPO。
- 结果
- 在 Baize5B/Baize10B 与 TMax-100 上，C-DPPO 比标准 DPPO 稳定提升 3.0 点。
- 影响
- 把训练与线上协议对齐并给出可审计证书，直接降低编码代理上线后的行为偏差风险。
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C-DPPO在Baize5B/10B上较标准DPPO稳定提升3.0点，并附证书审计。
- •指出现有编程与终端智能体后训练存在token与控制保真度错误：简化训练环境与生产部署不匹配，离线从日志重建token会扭曲原始prompt。
- •框架保留训练端对原始prompt的采样，通过协商训练协议消除虚假模型调用，损失只算在可验证token区间。
- •C-DPPO在标准DPPO上加入双侧TV认证界、自适应K规则、预算感知序列保证与抗错策略掩码。
- •在TMax-100上，Baize5B与Baize10B同协议评测均获+3.0点一致增益，证书审计验证覆盖完整。
为什么重要：训练环境与生产环境不一致是编程智能体落地的隐性坑，该工作把保真度问题显式化并给出可审计的修正方案。
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