画得出成本曲线，不等于压得下成本曲线

Cognition 发布 SWE-2，把推理开销直接写进强化学习的奖励函数里，让模型自己学会走更短的路径。中等档位相比前代 SWE-1.7，交互轮次减少 58%，成本降低 81%。奖励公式是 R = S − λC，即任务通过分减去时间和 token 消耗的惩罚。但惩罚形态如果设偏了，模型会钻空子——比如遇到难题直接放弃来避免扣分。在 Terminal-...

推荐理由：Cognition 发 SWE-2 是本周编程 agent 领域一个扎实的进展，作者没停留在新闻复述，而是抓住‘选一个点’和‘推整条曲线’的区别，把成本优化到底在优化什么讲清楚了。奖励函数公式和 58%、81% 两组数字撑起了判断，没有空谈。分数维持在 78，因为文章指出了奖励函数设偏时模型会钻空子（比如遇难题直接放弃），这个风险提示让整篇不止于报喜，但正文对惩罚形态的具体设计细节和验证范围着墨不多，所以没往上调。