Scaling Law瓶頸，Cursor編程為什么這么強(qiáng)？團(tuán)隊(duì)參與新研究掏出秘密武器

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原標(biāo)題：Scaling Law瓶頸，Cursor編程為什么這么強(qiáng)？團(tuán)隊(duì)參與新研究掏出秘密武器
關(guān)鍵字：模型,思路,報(bào)告,多樣性,方法
文章來源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報(bào)道
編輯：Panda、佳琪近段時(shí)間，AI 編程工具 Cursor 的風(fēng)頭可說是一時(shí)無兩，其表現(xiàn)卓越、性能強(qiáng)大。近日，Cursor 一位重要研究者參與的一篇相關(guān)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(dǎo)團(tuán)隊(duì)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(xiàng)目，該項(xiàng)目的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn) AI 編程的化。此外，他也是 BigCode 項(xiàng)目的活躍貢獻(xiàn)者，該項(xiàng)目負(fù)責(zé)開發(fā)用于 AI 編程的 StarCoder 系列大型語言模型。論文標(biāo)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(tuán)隊(duì)提到強(qiáng)

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