# Kevin-32B [[Cognition]] による、CUDA カーネル最適化タスクを対象とした multi-turn RL モデル(2025 年発表、cognition.com/blog/kevin-32b)。[[SWE-1.7]] の[[自己圧縮]](作業状態を要約して再開する能力)は、Kevin-32B で最初に導入・検証された手法をエージェント型ソフトウェアエンジニアリングの長期タスクへ拡張したものである(Source: [[@2026__Cognition__SWE-1.7 - Frontier Intelligence at a Fraction of the Cost]])。 > [!note] 未 ingest の一次情報 > Kevin-32B 自体のブログ記事("Kevin-32B: Multi-Turn RL for Writing CUDA Kernels")は本 ingest 時点では未取り込み。詳細は一次情報を別途 ingest して補う必要がある。 ## 出典 - [[@2026__Cognition__SWE-1.7 - Frontier Intelligence at a Fraction of the Cost]](Cognition 側からの言及のみ)