通过强化学习（ RL ）训练有能力的编码代理需要使用可靠的验证器完成各种任务。开源代码库提供了此类任务的丰富来源，而现有方法通常依赖于问题和提交等开发工件，从而限制了可以提取的任务范围。为了更好地扩展RL环境，我们提出了CodeMidas ，这是一个代理流水线，

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2609.22068v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [CodeMidas: Scaling Agentic Coding RL Environments from Code ](https://arxiv.org/abs/2609.22068v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Bowen Ye, Lei Li, Shicheng Li, 紫皓月, Linghao Zhang, Hanglong Lv, Yuanxin Liu, Wenhan Ma, Hao Tian, Rang Li, Jinhao Dong, Yikai Zhao, Xiangwei Deng, Hailin Zhang, Liang Zhao, Qi Liu, Lingpeng Kong, Tong Yang, Fuli Luo

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-09-21 13:01