Polaris-Evo-14B 现已支持企业部署

让企业系统持续进化。

Polaris 定位系统问题,在沙箱中验证修复方案,并从已验证的结果中学习。

70+

家机构正在使用 Polaris

美国 · 亚洲 · 中东

企业部署覆盖地区

客户自主控制的云环境

支持部署

部署数据由 Polaris 提供,截至 2026 年 10 月。

应用场景

数据库迁移、代码适配与工作流修复

Polaris 提出修改方案,并根据任务要求验证结果。

迁移中的 SQL 与 ORM 适配

为新的数据库环境调整 SQL 与 ORM 层,依据数据库反馈验证修改并持续完善。

修复过程示例

  1. 问题

    查询行为出现差异

    目标数据库对查询的处理方式与源数据库不同。

  2. 修改

    调整适配层

    针对 SQL 或 ORM 适配层,提出范围明确的修改。

  3. 验证

    检查执行结果

    检查数据结构是否有效、结果是否一致,以及是否满足任务的性能要求。

  4. 学习

    保留修复过程

    记录具体修改、数据库反馈和已验证的结果。

持续改进机制

部署前验证修复方案

Polaris-Evo-14B 负责诊断问题与选择修复方案,执行模型完成修改,沙箱验证结果。

修复示例 · 数据库迁移

问题

查询行为出现差异

目标数据库对查询的处理方式与源数据库不同。

修改保留版本记录,部署后支持回滚。

内部评测

企业任务成功率

据 Polaris 提供的内部评测,Polaris-Evo-14B 在 100 项企业数据库迁移与工作流适配任务中的成功率为 88%。

任务成功率(%)

任务成功率柱状图:纵轴 0% 至 100%,横轴为模型。GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 暂无结果,Polaris-Evo-14B 报告成功率为 88%。
模型任务成功率(%)
GPT-6 Astra暂无结果
Claude Fable 5.1暂无结果
Polaris-Evo-14B88%
暂无 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 在同一任务集上的评测结果。

Polaris 数据来源:2026 年 10 月内部评测,100 项企业数据库迁移与工作流适配任务。

关于这项评测

报告中的成功标准为全程无人干预、沙箱首次通过,并达到规定的性能指标。这些特定任务的内部结果不代表对所有生产环境任务的成功保证。

GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 尚无同任务集的可比结果,空白列不代表 0%。Polaris 报告摘要未说明任务分布、评测预算,以及迭代执行中“首次通过”的具体定义。

从执行中学习

利用修复历史辅助后续任务

Polaris 记录每次修复的系统状态、具体修改、测试反馈和执行结果,包括失败的尝试。

环境状态

修改前的系统与任务状态

具体修改

代码或适配层的差异记录

执行反馈

编译器、数据库与沙箱的检查结果

已验证的结果

依据任务目标衡量的实际效果

这些记录为问题诊断、修复方案选择和故障恢复提供依据。

部署与控制

支持在客户云环境中部署

Polaris 支持部署在客户自己的云环境中,通过沙箱验证修改,并保留版本记录。

客户自主控制的云环境

01

企业系统

02

Polaris-Evo-14B

03

执行模型

04

验证沙箱

架构示意

上线前验证

依据实际任务与验收标准,评估每项拟议修改。

衡量改动效果

按任务验收标准衡量修复后的执行结果。

版本管理与回滚

记录改进版本,支持对已部署的改动进行回滚。

研究基础

结果评估与系统修复研究

Polaris 的研究聚焦于评估结果、定位错误、形成技能,以及让有效方法适用于更多任务。

结果评估

评估任务执行结果

依据任务目标评估执行结果。

过程归因

追溯导致故障的决策

从结果追溯到产生这一结果的决策。

技能合成

复用有效的修复方法

将有效的修复方法转化为可复用的能力。

泛化能力

验证方法在不同环境中的表现

研究智能体如何跨环境工作,以及如何协同完成任务。

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