«`html
Искусственный интеллект в развитии программного обеспечения: революция SWE-agent
Языковые модели (LM) приобретают популярность как помощники в инженерии программного обеспечения, где пользователи выступают посредниками между LM и компьютерами, улучшая генерируемый LM-код на основе обратной связи от компьютера. Недавние достижения показывают, что LM работают автономно в компьютерных средах, что потенциально ускоряет разработку программного обеспечения. Однако практическое применение этого автономного подхода все еще требует исследования.
Метрики производительности LM
Бенчмарки генерации кода служат важными метриками для оценки производительности LM, развиваясь включая различные задачи, такие как перевод проблем на разные языки программирования и включение сторонних библиотек. Недавние усилия исследуют более сложный ландшафт инженерии программного обеспечения (SE). Этот сдвиг привел к появлению бенчмарков SE, таких как SWE-bench, которые отражают реальные вызовы SE, демонстрируя потенциал LM в практических ситуациях.
Исследование от Princeton Language and Intelligence
Исследователи из Princeton Language and Intelligence (PLI), Принстонский университет представляют SWE-agent, LM-основанную автономную систему, которая решает реальные вызовы инженерии программного обеспечения из SWE-bench. Она работает, выводя мысли и команды, а затем получая обратную связь от выполнения команд с использованием среды ReAct. Основная идея заключается в разработке интерфейса агент-компьютер (ACI), созданного под LM, который превосходит традиционные интерфейсы, такие как оболочка Linux.
Революция взаимодействия LM в инженерии программного обеспечения
SWE-agent революционизирует взаимодействие LM в инженерии программного обеспечения, предоставляя специализированный ACI для навигации, редактирования и выполнения команд кода. В отличие от традиционных интерфейсов, разработанных для человеческих пользователей, ACI SWE-agent учитывает специфические потребности и ограничения LM, значительно улучшая производительность.
Дополнительно SWE-agent, совмещенный с GPT-4 Turbo, достигает превосходной производительности, решая 12,47% и 18,00% полного набора тестов SWE-bench и Lite split соответственно.
Заключение
Это исследование представляет SWE-agent, языковой агент, специализированный для задач инженерии программного обеспечения, демонстрируя современную производительность на SWE-bench. Этот подход подчеркивает важность разработки ACI, специфических для потребностей агента, как подтверждается методологией, эмпирическими результатами и анализом.
Проверьте статью.
Все заслуги за это исследование принадлежат его исследователям. Кроме того, не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпреддиту 42k+ ML.
Статья опубликована на сайте MarkTechPost.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Towards Autonomous Software Development: The SWE-agent Revolution.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале itinainews или в Twitter itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. будущее уже здесь!
«`
