Itinai.com overwhelmed ui interface google style million butt 4839bc38 e4ae 425e bf30 fe84f7941f4c 2
Itinai.com overwhelmed ui interface google style million butt 4839bc38 e4ae 425e bf30 fe84f7941f4c 2

Salesforce AI Research представила CodeTree: Многоагентная система для эффективной автоматической генерации кода.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Salesforce AI Research Introduces CodeTree: A Multi-Agent Framework for Efficient and Scalable Automated Code Generation

«`html

Автоматическая генерация кода: новое решение для разработчиков

Автоматическая генерация кода — это быстро развивающаяся область, использующая большие языковые модели (LLM) для создания исполняемых и логически правильных программных решений. Эти модели обучены на огромных объемах данных кода и текста, чтобы облегчить задачи программирования для разработчиков.

Проблемы и решения в генерации кода

Основная проблема заключается в поиске надежных и оптимизированных решений. Существующие методы часто не справляются с многоступенчатыми задачами и отладкой, что создает трудности при решении более сложных задач. Брутфорс-методы, использующиеся для генерации больших объемов кода, оказались неэффективными.

Актуальные методологии включают брутфорс генерацию, итеративное уточнение и обратную связь. Однако они требуют большей масштабируемости и не всегда используют полные возможности LLM для создания разнообразных и инновационных решений.

Инновации CodeTree

Исследователи из Университета Техаса и Salesforce Research разработали новую структуру под названием CodeTree, чтобы преодолеть эти ограничения. CodeTree использует деревообразную структуру для генерации кода, позволяя систематически исследовать и уточнять решения. В системе работают несколько агентов: Thinker для стратегического планирования, Solver для генерации начального кода и Debugger для уточнения решений.

Агент Critic оценивает и оценивает каждое решение на основе обратной связи от выполнения. Это позволяет эффективно исследовать пространство решений и избегать избыточности.

Высокие результаты CodeTree

CodeTree продемонстрировала высокую точность на нескольких сложных тестах, обойдя традиционные методы. Например, она набрала 95.1% на HumanEval и 98.7% на MBPP. Эта система особенно успешно справилась с задачами из реальных репозиториев на Github.

Исследования показали, что стратегии поиска CodeTree значительно улучшают производительность. КодTree может гибко настраивать глубину и ширину своего поиска, что делает ее универсальным инструментом для автоматической генерации кода.

Перспективы и применение

CodeTree предлагает трансформационный подход к автоматической генерации кода, эффективно справляясь с ограничениями существующих методов. Эта система может быть полезной для разработки программного обеспечения и конкурсов программирования.

Если вы хотите развивать свою компанию с помощью ИИ, проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) и внедряйте решения постепенно.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале.

Попробуйте AI Sales Bot для автоматизации процесса продаж. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта