LoopCoder-v2，一个拥有 70 亿参数的代码生成模型，已基于 Parallel Loop Transformer (PLT) 架构发布。该模型在 18 万亿个混合文本和代码的 token 上进行了训练，并针对代码生成、多语言代码理解和代理软件工程等任务进行了指令微调。LoopCoder-v2 的研究表明，对于 PLT 模型，有限数量的循环（特别是两个）在性能提升和计算成本之间提供了最佳的权衡，增加更多循环的收益会递减。 AI
影响 该模型高效的测试时计算扩展可能会影响未来代码生成模型的设计，从而可能带来更快、更具成本效益的 AI 开发工具。
排序理由 发布了一个新的代码生成模型，并附有详细介绍其架构和性能的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
