不好！1930年的AI都来抢程序员饭碗了

本文介绍了一项关于1930年知识模型“talkie-1930-13b”的实验。该模型仅接受1931年1月1日以前的数据训练，但通过微调后，它能够解决现代软件工程问题，例如为xarray库打补丁。实验采用SWE-bench基准测试，仅用250个训练样本，模型便成功完成第一个修复任务。当训练数据扩展到约75K条轨迹（10亿token）时，模型在SWE-bench-Verified上达到4.5%的pass@1，与其互联网预训练的兄弟模型相比仅差1个百分点。团队已开源项目。研究旨在探讨智能的本质，挑战了“AI需要大量互联网数据才能变聪明”的普遍认知，暗示预训练数据量可能并非智能的关键瓶颈。