币界网报道：币界网消息，马克斯·普朗克智能系统研究所博士生Ricardo Dominguez-Olmedo对复古语言模型Talkie-1930（13b参数，仅用1931年前英文文本预训练）进行了SWE-bench微调实验。仅用250个训练样本，该模型成功解出了第一个真实GitHub issue（xarray库的补丁）。扩展到约75,000条agent轨迹（1b tokens）后，SWE-bench verified pass达到4.5%。作为对照，Talkie-Web（用现代网络数据预训练）同样流程微调后pass为5.75%，仅高出1.3个百分点。Dominguez-Olmedo称「扔掉整个互联网，损失少得出乎意料」。该训练在8块B200 GPU上运行约12小时，上下文长度为64k，模型权重和完整训练代码已在Hugging Face和GitHub开源。