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        Scaling Law瓶頸,Cursor編程為什么這么強?團隊參與新研究掏出秘密武器

        AIGC動態(tài)8個月前發(fā)布 機器之心
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        Scaling Law瓶頸,Cursor編程為什么這么強?團隊參與新研究掏出秘密武器

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        原標題:Scaling Law瓶頸,Cursor編程為什么這么強?團隊參與新研究掏出秘密武器
        關鍵字:模型,思路,報告,多樣性,方法
        文章來源:機器之心
        內(nèi)容字數(shù):0字

        內(nèi)容摘要:


        機器之心報道
        編輯:Panda、佳琪近段時間,AI 編程工具 Cursor 的風頭可說是一時無兩,其表現(xiàn)卓越、性能強大。近日,Cursor 一位重要研究者參與的一篇相關論文發(fā)布了,其中提出了一種方法,可通過搜索自然語言的規(guī)劃來提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代碼生成能力。
        具體來說,他們提出的方法名為 PlanSearch(規(guī)劃搜索)。主導團隊是 Scale AI,本文一作為 Scale AI 研究者 Evan Wang。二作 Federico Cassano 現(xiàn)已加入如今炙手可熱的 AI 編程工具公司 Cursor。他曾參與創(chuàng)立了 GammaTau AI 項目,該項目的目標是實現(xiàn) AI 編程的化。此外,他也是 BigCode 項目的活躍貢獻者,該項目負責開發(fā)用于 AI 編程的 StarCoder 系列大型語言模型。論文標題:Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation
        論文地址:https://arxiv.org/pdf/2409.03733
        論文開篇,該團隊提到強


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        文章來源:機器之心
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