Искусственный интеллект для фабрики: новый робот улучшает программирование

 Factory AI Introduces ‘Code Droid’ Designed to Automate and Enhance Coding with Advanced Autonomous Capabilities: Achieving 19.27% on SWE-bench Full and 31.67% on SWE-bench Lite

Factory AI представляет ‘Code Droid’ – инструмент для автоматизации и улучшения программирования с передовыми автономными возможностями: достиг 19,27% на SWE-bench Full и 31,67% на SWE-bench Lite

Code Droid – это инновационный автономный инструмент, разработанный для автоматизации и ускорения процессов разработки программного обеспечения. Этот релиз является значительным прорывом в области искусственного интеллекта и программной инженерии.

Введение в Code Droid

Code Droid – это автономная система, способная выполнять различные задачи программирования на основе естественно-языковых инструкций. Его основная функция – автоматизировать утомительные программные действия, тем самым повышая производительность и эффективность команд разработки программного обеспечения. Эта инновация является результатом миссии Factory AI по интеграции автономии в программную инженерию, видение, которое требует междисциплинарного подхода, включающего в себя знания робототехники, машинного обучения и когнитивных наук.

Основные функции Code Droid

Основные функции Code Droid тщательно разработаны для решения различных аспектов разработки программного обеспечения. Ключевые среди этих функций:

  • Планирование и декомпозиция задач: Code Droid может декомпонировать высокоуровневые проблемы на более мелкие, управляемые подзадачи. Эта способность критически важна для эффективного решения сложных задач разработки программного обеспечения. Путем моделирования решений и самокритики Code Droid может оптимизировать траектории выполнения своих задач.
  • Интеграция инструментов и окружение: Code Droid имеет доступ к необходимым инструментам разработки программного обеспечения, включая системы контроля версий, редакторы, линтеры и отладчики. Эта интеграция обеспечивает работу Code Droid в тех же циклах обратной связи, что и у человеческих разработчиков, обеспечивая беспрепятственное сотрудничество и итерацию.
  • HyperCode и ByteRank: Эти системы позволяют Code Droid создавать глубокое понимание кодовых баз. HyperCode строит многоразрешающие представления инженерных систем, в то время как ByteRank извлекает соответствующую информацию для конкретных задач, обеспечивая возможность Code Droid эффективно навигировать и манипулировать большими кодовыми базами.
  • Многомодельная выборка: Используя современные большие языковые модели, Code Droid может генерировать несколько решений для данной задачи, проверять их путем тестирования и выбирать оптимальное решение. Этот подход повышает устойчивость и разнообразие решений Code Droid.

Производительность на SWE-Bench

Factory AI тщательно тестировала Code Droid с использованием SWE-Bench, бенчмарка, разработанного для оценки возможностей ИИ-систем в решении реальных задач программной инженерии. Code Droid продемонстрировал исключительную производительность, набрав 19,27% на SWE-Bench Full и 31,67% на SWE-Bench Lite. Эти результаты подчеркивают способность Code Droid автономно выполнять сложные задачи разработки программного обеспечения с высокой точностью.

Возможности Code Droid от Factory

Code Droid способен выполнять несколько задач без человеческого вмешательства, включая:

  • Модернизация кодовой базы: Обновление и рефакторинг устаревших кодовых баз в соответствии с современными стандартами и практиками программирования.
  • Разработка функций: Реализация новых функций на основе детальных спецификаций и описаний на естественном языке.
  • Создание прототипов: Быстрое разработка прототипов для проверки идей и концепций.
  • Создание и управление интеграциями: Создание и управление интеграциями между различными программными системами и API.
  • Автоматизированный код-ревью: Проверка кода на ошибки, уязвимости и соответствие стандартам кодирования.
  • Полный цикл разработки программного обеспечения: Управление всеми проектами разработки программного обеспечения от начала до развертывания.

Визия Factory AI

Factory AI предвидит будущее, где разработка программного обеспечения станет более эффективной, доступной и креативной. Непрерывное развитие Code Droid направлено на улучшение его когнитивной архитектуры, интеграцию более сложных инструментов и настройку его возможностей для специализированных областей, таких как разработка ИИ, встроенные системы и финансовые услуги. Преданность Factory AI инновациям также проявляется в непрерывной калибровке подходов к бенчмаркингу, обеспечивая, что Code Droid остается универсальным и эффективным в различных реальных условиях.

В заключение, релиз Code Droid от Factory AI является переломным моментом в развитии программной инженерии. Благодаря своим передовым возможностям и автономным функциям, Code Droid готов трансформировать разработку программного обеспечения, принеся в отрасль беспрецедентную эффективность и инновации.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • IBM Granite 3.3: Революция в технологии распознавания речи

    Практические бизнес-решения с использованием Granite 3.3 Granite 3.3 от IBM предлагает множество возможностей для улучшения бизнес-процессов и повседневной жизни. Вот как это может помочь вашему бизнесу: 1. Автоматизация процессов Используйте возможности распознавания речи…

  • Практическое руководство по созданию агентов LLM для бизнес-приложений

    Введение OpenAI выпустила руководство по созданию агентов, которое предлагает структурированный подход для реализации автономных систем ИИ. Это руководство поможет инженерным и продуктовым командам эффективно использовать ИИ в бизнесе. Понимание агентов Агенты отличаются от…

  • Запуск Google Gemini 2.5 Flash: Новые Возможности для Бизнеса

    Практические бизнес-решения для внедрения Gemini 2.5 Flash Google представил Gemini 2.5 Flash, продвинутую модель ИИ с улучшенными возможностями рассуждений. Вот несколько практических решений для бизнеса, которые помогут улучшить результаты и повседневную жизнь. Шаг…

  • Создание модульного процесса оценки LLM с Google AI и LangChain

    Построение Модульного Оценочного Пайплайна LLM Введение Оценка больших языковых моделей (LLM) важна для повышения надежности и эффективности искусственного интеллекта в бизнесе. Этот подход позволяет систематически оценивать сильные и слабые стороны LLM по различным…

  • M1: Гибридная модель для эффективного reasoning в бизнесе

    M1: Новый Подход к Рассуждению Искусственного Интеллекта Понимание Необходимости Эффективных Моделей Рассуждения Эффективное рассуждение важно для решения сложных задач в таких областях, как математика и программирование. Традиционные модели на основе трансформеров показали значительные…

  • Рамки безопасности Zero Trust для защиты протокола контекста модели от отравления инструментов

    Улучшение безопасности ИИ: Рамки Zero Trust Введение Системы искусственного интеллекта (ИИ) все чаще взаимодействуют с данными в реальном времени, что делает необходимость в надежных мерах безопасности крайне важной. Рамки безопасности Zero Trust предлагают…

  • Загрузка наборов данных и дообучение моделей на Hugging Face Hub

    Практические решения для бизнеса с использованием ИИ Введение Использование платформы Hugging Face для загрузки и настройки наборов данных и моделей может значительно улучшить бизнес-процессы. Это позволяет компаниям создавать специализированные ИИ-решения, которые могут повысить…

  • Интеграция Figma с Cursor IDE для создания веб-страницы входа

    Интеграция Figma с Cursor IDE для веб-разработки Введение Интеграция инструментов дизайна, таких как Figma, с средами разработки, такими как Cursor IDE, может значительно повысить продуктивность. Используя Протокол Контекста Модели (MCP), разработчики могут упростить…

  • Pixel-SAIL: Революционная Модель для Задач Визуального И Языкового Восприятия

    Будущее моделей визуального языка: практические бизнес-решения Введение в Pixel-SAIL Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к разработке Pixel-SAIL, модели, которая улучшает понимание на уровне пикселей. Эта модель может значительно улучшить бизнес-процессы…

  • Оптимизация выбора данных для предварительного обучения LLM через DataDecide

    Преобразование производительности моделей ИИ через оптимизацию данных Понимание задачи выбора данных в предварительном обучении LLM Создание больших языковых моделей (LLM) требует значительных вычислительных ресурсов, особенно при тестировании различных предварительных наборов данных. Это приводит…

  • Новые модели OpenAI: o3 и o4-mini для бизнес-решений

    Практические бизнес-решения OpenAI Обзор новых моделей OpenAI OpenAI недавно запустила две инновационные модели, o3 и o4-mini, которые представляют собой значительные достижения в области искусственного интеллекта. Эти модели улучшают интеграцию мультимодальных входов, таких как…

  • DELSSOME: Ускорение биофизического моделирования мозга в 2000 раз с помощью глубокого обучения

    Революция в биофизическом моделировании мозга с использованием DELSSOME Введение в биофизические модели мозга Биофизические модели мозга необходимы для понимания сложных процессов его работы. Они связывают клеточную динамику нейронов с крупномасштабной активностью мозга. Однако…

  • Codex CLI: Преобразование естественного языка в код для разработчиков

    Введение в Codex CLI Командные интерфейсы (CLI) являются важными инструментами для разработчиков, позволяя эффективно управлять системами и автоматизировать процессы. Однако они требуют точного синтаксиса и глубокого понимания команд, что может быть сложно для…

  • Создание интерактивных BI панелей с Taipy для анализа временных рядов

    Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как создать интерактивную панель управления с помощью Taipy, мощного фреймворка для разработки веб-приложений на Python. Используя Taipy, мы смоделируем сложные временные ряды, выполним сезонную декомпозицию в реальном…

  • DISCIPL: Новый Фреймворк для Повышения Эффективности Языковых Моделей

    Введение DISCIPL: Новый Фреймворк для Языковых Моделей Понимание Проблемы Языковые модели значительно продвинулись, но все еще испытывают трудности с задачами, требующими точного рассуждения и соблюдения конкретных ограничений. Введение DISCIPL DISCIPL – это новаторский…

  • TabPFN: Революция в прогнозировании ячеек таблиц с помощью трансформеров

    Преобразование анализа табличных данных с помощью TabPFN Введение в табличные данные и их проблемы Табличные данные важны в различных секторах, включая финансы, здравоохранение и научные исследования. Традиционные модели, такие как градиентные бустированные деревья…

  • SQL-R1: Модель NL2SQL с высокой точностью для сложных запросов

    Преобразование запросов на естественном языке в SQL с помощью SQL-R1 Введение в NL2SQL Технология Natural Language to SQL (NL2SQL) позволяет пользователям взаимодействовать с базами данных на понятном языке. Это улучшает доступность данных для…

  • Преодоление Ограничений Языковых Моделей: Рекомендации для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе исследований MIT Понимание больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели (LLM) могут помочь в решении реальных бизнес-задач, таких как анализ данных и автоматизация обслуживания клиентов. Их эффективность в решении…