Scaling Law瓶颈，Cursor编程为什么这么强？团队参与新研究掏出秘密武器

AIGC动态欢迎阅读

原标题：Scaling Law瓶颈，Cursor编程为什么这么强？团队参与新研究掏出秘密武器
关键字：模型,思路,报告,多样性,方法
文章来源：机器之心
内容字数：0字

内容摘要：

机器之心报道
编辑：Panda、佳琪近段时间，AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两，其表现卓越、性能强大。近日，Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了，其中提出了一种方法，可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。
具体来说，他们提出的方法名为 PlanSearch（规划搜索）。主导团队是 Scale AI，本文一作为 Scale AI 研究者 Evan Wang。二作 Federico Cassano 现已加入如今炙手可热的 AI 编程工具公司 Cursor。他曾参与创立了 GammaTau AI 项目，该项目的目标是实现 AI 编程的民主化。此外，他也是 BigCode 项目的活跃贡献者，该项目负责开发用于 AI 编程的 StarCoder 系列大型语言模型。论文标题：Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.03733
论文开篇，该团队提到强

原文链接：Scaling Law瓶颈，Cursor编程为什么这么强？团队参与新研究掏出秘密武器

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：