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

  • Улучшение надежности ИИ в здравоохранении: решение SourceCheckup

    Улучшение надежности ИИ в здравоохранении Введение Современные языковые модели (LLM) становятся все более популярными в здравоохранении. Однако важно, чтобы их выводы основывались на надежных источниках. Несмотря на то, что ни одна LLM не…

  • AI-Упрощение Отладки для AWS с Serverless MCP

    Практические бизнес-решения с использованием Serverless MCP Serverless MCP (Model Context Protocol) предлагает инновационные решения для улучшения отладки приложений на AWS. Это позволяет разработчикам работать более эффективно и быстро, что в конечном итоге улучшает…

  • Интеграция протокола контекста модели с Google Gemini 2.0: Руководство по кодированию

    Введение Данная инструкция предлагает четкий подход к интеграции генеративного ИИ Google Gemini 2.0 с сервером пользовательского Протокола Модели Контекста (MCP) с использованием технологии FastMCP. Цель состоит в том, чтобы помочь бизнесу более эффективно…

  • FramePack: Революционная архитектура ИИ для эффективной генерации видео

    FramePack: Решение для проблем генерации видео Обзор проблем генерации видео Генерация видео — это важная область компьютерного зрения, включающая в себя создание последовательностей изображений, которые имитируют движение и визуальную реальность. Для достижения высокого…

  • Запуск UI-TARS-1.5: Новая Эра Мультимодального ИИ для Взаимодействия с GUI

    Введение ByteDance представила UI-TARS-1.5, продвинутый открытый многомодальный ИИ-агент, предназначенный для взаимодействия с графическим пользовательским интерфейсом (GUI) и игровыми средами. Этот новый вариант значительно улучшает возможности своего предшественника, демонстрируя высокую точность и выполнение задач.…

  • Руководство OpenAI по интеграции ИИ в бизнес-процессы

    Практическое руководство по интеграции ИИ в бизнес Искусственный интеллект (ИИ) становится все более важным в различных отраслях. Чтобы эффективно интегрировать ИИ и достичь измеримых результатов, следуйте этому структурированному подходу. Этап 1: Определение возможностей…

  • Оптимизация рассуждений LLM с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение

    Оптимизация LLM Reasoning с помощью ReTool: Практическое бизнес-решение Введение ReTool представляет собой инновационную платформу, объединяющую анализ и машинное обучение для оптимизации работы больших языковых моделей (LLM). Эта технология позволяет бизнесу эффективно справляться с…

  • Оптимизация эффективности больших языковых моделей с помощью Sleep-Time Compute

    Оптимизация больших языковых моделей для бизнес-эффективности Введение в Sleep-Time Compute Недавние достижения исследователей из Letta и UC Berkeley представили метод под названием “Sleep-Time Compute”. Этот подход улучшает эффективность больших языковых моделей (LLMs), используя…

  • Борьба с некорректными данными в больших языковых моделях

    Понимание и снижение загрязнения знаний в больших языковых моделях Введение в большие языковые модели (LLMs) Большие языковые модели (LLMs) – это продвинутые системы ИИ, которые обучаются на обширных текстовых данных. Их способность предсказывать,…

  • Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI в Google Colab

    “`html Практические бизнес-решения с использованием Искусственного Интеллекта Использование браузерного ИИ в Google Colab может значительно улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ниже приведены пошаговые рекомендации для внедрения. Шаг 1: Установка необходимых пакетов Обновите…

  • TurboFNO: Революция в ускорении вычислений нейронных операторов Фурье

    Введение в Fourier Neural Operators Fourier Neural Operators (FNOs) – это современные модели, предназначенные для решения частичных дифференциальных уравнений. Однако существующие архитектуры имеют ограничения, которые мешают их производительности. Это происходит из-за того, как…

  • Корпоративные решения с использованием фреймворка Coral для улучшения совместного мышления в ИИ

    Улучшение Сотрудничества с Искусственным Интеллектом: Рамки Coral Введение Meta AI представила революционную рамку искусственного интеллекта, известную как Collaborative Reasoner (Coral), которая направлена на улучшение навыков совместного мышления в больших языковых моделях (LLMs). Coral…

  • Преобразование приложения FastAPI в сервер MCP: пошаговое руководство

    Преобразование FastAPI приложения в MCP сервер: Практическое руководство Введение FastAPI-MCP – это удобный инструмент, который позволяет приложениям FastAPI легко выставлять свои конечные точки как инструменты протокола Model Context Protocol (MCP). Это руководство продемонстрирует,…

  • Оптимизация данных для предобучения языковых моделей с помощью CLIMB

    Введение в CLIMB: Оптимизация данных для предобучения языковых моделей С ростом сложности языковых моделей (LLMs) выбор правильных данных для предобучения становится критически важным. CLIMB от NVIDIA предлагает решение для автоматизации и оптимизации этого…

  • Руководство по интеграции ИИ для бизнеса от OpenAI

    Практические бизнес-решения для интеграции ИИ 1. Начните с структурированной оценки Перед внедрением проведите тщательную оценку возможных приложений ИИ. Это поможет определить, какие области бизнеса могут извлечь наибольшую пользу от ИИ. Рекомендации: Соберите данные…

  • Улучшение математического мышления в ИИ с помощью дообучения

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) показывают, что они могут эффективно решать сложные математические задачи с минимальным количеством данных. Исследования, проведенные в UC Berkeley и Allen Institute for AI, разработали…

  • ReZero: Улучшение больших языковых моделей с помощью обучения с подкреплением

    Практические бизнес-решения на основе ReZero Введение в Retrieval-Augmented Generation (RAG) Использование RAG позволяет LLM получать актуальную информацию в реальном времени, что улучшает качество ответов. Это можно применить для улучшения обслуживания клиентов и ускорения…

  • Модель восприятия от Meta AI: новая эра в бизнесе с ИИ

    Модель восприятия языка Meta AI: Бизнес-перспектива Введение в Модель восприятия языка (PLM) Meta AI недавно запустила Модель восприятия языка (PLM), инновационную и открытую платформу для моделирования языка и визуальных данных. Эта модель направлена…