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

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…

  • Новые горизонты многомодального ИИ: VLM2VEC и MMEB от Salesforce

    Понимание VLM2VEC и MMEB: Новая эра в мультимодальном ИИ Введение в мультимодальные эмбеддинги Мультимодальные эмбеддинги интегрируют визуальные и текстовые данные, позволяя системам интерпретировать и связывать изображения и язык. Эта технология важна для различных…

  • Революционный метод HIGGS: Доступность больших языковых моделей для всех

    Практические бизнес-решения с HIGGS Введение в HIGGS Недавние достижения в сфере искусственного интеллекта привели к разработке метода HIGGS, который позволяет эффективно сжимать большие языковые модели (LLM). Это даёт возможность организациям разрабатывать мощные AI-модели…

  • NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Прорыв в ИИ для бизнеса

    NVIDIA Llama-3.1-Nemotron-Ultra: Преобразование бизнеса с помощью ИИ С внедрением искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы, компании сталкиваются с необходимостью оптимизации затрат и повышения эффективности. Модель Llama-3.1-Nemotron-Ultra от NVIDIA предлагает решения для этих задач. Преимущества…

  • Сбалансированность точности и эффективности в языковых моделях

    Введение Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) значительно улучшили их способности к рассуждению. Использование методов обучения с подкреплением (RL) для дообучения моделей позволяет повысить как точность, так и эффективность. Понимание двухфазного…

  • Оценка способности рассуждения в больших языковых моделях: ограничения и бизнес-решения

    Понимание Ограничений Больших Языковых Моделей Введение С быстрым развитием Больших Языковых Моделей (БЯМ) многие считают, что мы на пороге достижения Искусственного Общего Интеллекта (ИОИ). Однако, несмотря на их впечатляющие способности, БЯМ часто сталкиваются…

  • Полное руководство по работе с CSV/Excel файлами и EDA в Python

    Практические бизнес-решения с использованием ИИ Введение Анализ данных является ключевым элементом в современном бизнесе. Использование Python для работы с CSV и Excel файлами позволяет извлекать ценные инсайты из данных, что может значительно улучшить…

  • Запуск DeepCoder-14B-Preview: Открытая модель для кодирования с высокой точностью

    Введение Современные технологии требуют умных решений для автоматизации программирования. Модель DeepCoder-14B-Preview от Together AI предлагает новые возможности для бизнеса, повышая производительность разработчиков. Как DeepCoder-14B-Preview улучшает бизнес Использование DeepCoder может трансформировать ваши бизнес-процессы, улучшая…

  • Революция в аудиорешениях для бизнеса: Higgs Audio от Boson AI

    Преобразование Операций Предприятия с Решениями Higgs Audio Введение В современном бизнесе, особенно в таких секторах, как страхование и поддержка клиентов, аудиоданные являются важным активом. Boson AI представила два инновационных решения — Higgs Audio…

  • Инновации в MLOps: Опыт Хамзы Тахира и ZenML

    Практические бизнес-решения для трансформации MLOps Введение Используя опыт Хамзы Тахира и платформу ZenML, компании могут оптимизировать свои процессы разработки машинного обучения (ML) и получить значительные преимущества. Ниже представлены шаги для внедрения этих решений.…

  • BrowseComp: Новый стандарт для оценки навыков веб-серфинга ИИ

    Практические бизнес-решения Компании могут использовать идеи из BrowseComp для улучшения своих стратегий в области ИИ: 1. Определите возможности автоматизации Изучите задачи, которые можно автоматизировать, особенно в взаимодействии с клиентами, чтобы повысить эффективность. 2.…

  • Иронвуд: Новый TPU от Google для оптимизации производительности ИИ-инференса

    Практические бизнес-решения с использованием Ironwood Ironwood, новый TPU от Google, предлагает множество возможностей для трансформации бизнеса с помощью искусственного интеллекта. Вот как его внедрение может улучшить бизнес-процессы и реальные результаты. Ключевые преимущества Ironwood…

  • Запуск VAPO: Революционная платформа для улучшенного обучения в AI

    Введение в VAPO ByteDance представила VAPO — новую структуру обучения с подкреплением, предназначенную для решения сложных задач рассуждения в больших языковых моделях. VAPO улучшает точность оценки, что критично для сложных сценариев рассуждения. Проблемы…

  • Эффективное понимание длинных видео с использованием T* и LV-Haystack

    Введение в понимание длинных видео Понимание длинных видео стало значительной задачей в области искусственного интеллекта. Для эффективного извлечения информации из длительного контента необходимо разрабатывать практические решения. Решение проблем анализа видео Традиционные модели видео…