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

  • Роль “впитывающих” вниманий в стабилизации больших языковых моделей

    Понимание “впитывающих” механизмов внимания в больших языковых моделях Большие языковые модели (LLMs) имеют уникальное поведение, известное как “впитывающие” механизмы внимания. Это явление имеет значительные последствия для стабильности и производительности моделей, что может улучшить…

  • TorchSim: Революция в атомистических симуляциях с помощью PyTorch

    Введение в TorchSim TorchSim – это инновационный движок атомистического моделирования, который значительно улучшает симуляции материалов, делая их быстрее и эффективнее традиционных методов. Это позволяет отдельным ученым решать несколько задач одновременно. Ключевые особенности TorchSim…

  • API Evals от OpenAI: Оптимизация оценки моделей для бизнеса

    Введение в Evals API OpenAI представила Evals API, мощный инструмент для упрощения оценки больших языковых моделей (LLMs) для разработчиков и команд. Этот новый API позволяет программно проводить оценку, позволяя разработчикам определять тесты, автоматизировать…

  • Запуск моделей APIGen-MT и xLAM-2-fc-r для обучения агентов с многоходовыми взаимодействиями

    Введение Инновационные модели Salesforce AI, APIGen-MT и xLAM-2-fc-r, значительно улучшают способности AI-агентов в управлении сложными многоуровневыми взаимодействиями. Эти решения особенно актуальны для бизнеса, который зависит от эффективной коммуникации и выполнения задач. Проблема многоуровневых…

  • Huawei Dream 7B: Революционная Модель Диффузионного Размышления для Бизнеса

    Практические бизнес-решения на основе Dream 7B Модель Dream 7B от Huawei предлагает революционные возможности для автоматизации и улучшения бизнес-процессов. Внедрение этой технологии может значительно повысить эффективность и качество работы организаций. Как улучшить бизнес…

  • МегаСкейл-Инфер: Революционная система для эффективного обслуживания LLM на основе MoE

    Введение MegaScale-Infer: Оптимизация Производительности Больших Языковых Моделей Большие языковые модели (LLMs) играют важную роль в различных приложениях, таких как чат-боты и генерация кода. Однако с увеличением их размеров возникают проблемы с эффективностью вычислений.…

  • Инновации в тактильном восприятии: решение для бизнеса с использованием ИИ

    Преобразование тактильного восприятия с помощью ИИ: Практические бизнес-решения Понимание технологии тактильного восприятия Тактильное восприятие необходимо для эффективного взаимодействия интеллектуальных систем с физической средой. Технологии, такие как сенсор GelSight, предоставляют подробную информацию о контактных…

  • LLM+FOON: Улучшение планирования кулинарных задач для роботов

    Введение Разработка роботов для домашнего использования, особенно в кулинарии, становится все более актуальной. Эти роботы должны выполнять различные задачи, требующие визуальной интерпретации, манипуляции и принятия решений. Использование LLM+FOON фреймворка может значительно улучшить планирование…

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…