ScaleBox：一个面向 CodeRL 场景的高效代码验证引擎
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昇腾CANN
发表于 2026/01/18 09:24:34
2026/01/18
【摘要】 概述ScaleBox 以可扩展的分布式代码执行与验证为核心，为Code Agent 时代的大规模 CodeRL/RLVR 提供高准确、高吞吐、统一可复现的奖励反馈基础设施 。背景在大模型训练范式中，后训练正迅速成为企业与研究机构的共同焦点。尤其在代码生成等复杂任务中，验证系统与强化学习（RL）已成为后训练阶段的核心支撑；验证器的准确性与执行效率，正在演变为制约 RLVR 性能上限与训练规模的...
ScaleBox 以可扩展的分布式代码执行与验证为核心，为Code Agent 时代的大规模 CodeRL/RLVR 提供高准确、高吞吐、统一可复现的奖励反馈基础设施 。
在大模型训练范式中，后训练正迅速成为企业与研究机构的共同焦点。尤其在代码生成等复杂任务中，验证系统与强化学习（RL）已成为后训练阶段的核心支撑；验证器的准确性与执行效率，正在演变为制约 RLVR 性能上限与训练规模的关键瓶颈。
同时，代码任务的主流形态也在从“单轮生成”走向Code Agent：模型不再只输出一段代码，而是围绕需求进行多轮规划，调用工具链（编辑器/编译器/测试框架/运行时环境），执行、定位错误并迭代修复，形成“生成—运行—反馈—改写”的闭环。这类长链路执行天然依赖可复现的运行环境与高吞吐的验证反馈，因此验证系统的地位进一步上升，成为智能体训练与评测的关键底座。
在这一背景下，Code RL 的工程复杂度被持续放大：模型规模与 rollout 数量增长、长上下文成为常态；多机多卡与异构算力并行对验证吞吐、稳定性与平台适配提出更高要求。验证系统已经不再只是“给模型打分”，而是逐步演进为强化学习系统中的关键基础设施。
验证体系面临的三大挑战
挑战一：缺少准确、稳定、可扩展的验证体系
现有判题逻辑误判与并行效率不足并存，且对昇腾等异构平台缺乏端到端适配，导致验证质量与吞吐同时成为瓶颈。
挑战二：昇腾平台缺乏大规模 CodeRL 实践样例
不同架构的国产算力缺乏针对性的适配和工具支持，难以充分发挥其在大规模强化学习中的算力潜能。
挑战三：代码场景的评估一致性难以保障
代码任务评估强依赖于对应的执行环境，统一评估环境的缺乏会直接影响评估结果的稳定性和可靠性。
正是在上述背景下，我们提出ScaleBox —— 一个面向 CodeRL 场景设计的高效代码验证引擎。ScaleBox是一个可扩展的分布式代码执行沙盒，专注解决大规模 CodeRL 中长期存在的验证效率与准确性问题。它具备以下关键能力：
高效分布式执行：支持大规模多机部署与负载均衡，实现单测级与实例级的同步并行
强化学习友好兼容：适配主流 RL 框架，提供统一训练接口，便于拓展
灵活判题机制：支持自定义判题逻辑，精准覆盖多解、浮点误差等复杂评估场景
统一评测基准：提供一致的评测环境，支持多模型、多基准的一键评估与对比
ScaleBox的推出，意味着什么？
这并不仅仅是一个“更快的代码沙盒”，而是一次代码验证体系能力的系统性升级：
代码验证引擎开箱即用
判题逻辑、执行环境、资源调度全部可控可扩展，验证过程进一步可分析、可调优。
代码验证规模可扩展
从小样本到海量 rollout，验证系统可以随训练规模有效扩展，而不再成为系统瓶颈。
推动国产算力上的 CodeRL 实践落地
通过统一接口与评测基准，降低大规模 CodeRL 在昇腾平台上的工程门槛，推动更多可复现、可对比的实践案例沉淀到社区。
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