AIGC動態歡迎閱讀

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
內容字數：0字

內容摘要：

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布了，其中提出了一種方法，可通過搜索自然語言的規劃來提升 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 現已加入如今炙手可熱的 AI 編程工具公司 Cursor。他曾參與創立了 GammaTau AI 項目，該項目的目標是實現 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

原文鏈接：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

聯系作者

文章來源：機器之心
作者微信：
作者簡介：