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电子编码：通过验证的模型和专家编码组掌握有效的代码生成
上下文：随着摩尔定律的衰落，软件行业正在为寻找持续性能增强的替代解决方案而越来越重要。近年来，软件性能优化的显着性和研究结果一直在上升，尤其是随着L arge l Anguage M Odel S（LLMS）推动的进步。然而，纠正性能缺陷的传统策略在竞争代码效率优化水平上显示出很大的限制，并且对该主题的研究令人惊讶。目的：本研究旨在解决该领域的研究差距，从而为遇到的各种挑战提供实用的解决方案。具体来说，我们已经克服了传统绩效错误整流策略的限制，并开发了针对竞争性代码效率优化领域量身定制的a andel model（LM）。方法：我们引入了电子代码，一个高级程序合成LM。受到专家LMS最近成功的启发，我们设计了一个名为专家编码组的创新结构。该结构采用多个专家编码器来提取针对不同输入类型的功能。我们在竞争性数据集中评估了电子代码对其他领先模型的性能，并进行了深入的消融实验。结果：在系统评估后，电子码的代码效率提高了54.98％，明显优于其他高级模型。在消融实验中，我们进一步验证了专家编码组和电子代码中其他组件的重要性。结论：研究结果表明，专家编码组可以有效地处理效率优化任务的各种投入，从而大大提高了模型的性能。总而言之，本研究铺平了新的途径，用于开发系统和方法，以帮助程序员编写有效的代码。
代码生成 - 生成AI jumpstart
生成的AI代码生成通过对大量代码数据集进行培训以了解编程模式，样式和逻辑来自动根据自然语言输入的编写。它可以确保遵循组织标准，最佳实践，安全指南和监管合规性要求的加速发展，从而使开发人员能够通过将日常的编码任务和重复的编码任务委派给AI，从而使开发人员能够专注于更高级别的战略任务。可以将护栏定义并实施到生成AI系统中，以确保任何生成的代码不会在维护标准和最佳实践的同时属于知识产权或版权风险。
AI辅助代码生成和优化
摘要本文的目的是探索AI驱动的代码生成和优化。代码生成器的持续演变也为自动化重复任务的新可能性开辟了可能性，从而使更大的专注于高级问题解决和设计，而不是低级实现细节。随着技术的不断发展，预计代码生成器在软件开发中的作用将进一步扩展，从而为明天的计算环境的挑战提供了创新的解决方案。最终的愿景是将“创意编码”到一个新级别的程序员，专家使用专业的DSL或自动化软件开发的愿景，我们认为，实用实现的途径确实在于其封闭[1]。在这种情况下，很明显，AI方法和Flex太空技术的整合是研究人员的重要领域，因为它为该领域的持续创新和进步提供了许多机会。随着我们更深入地研究代码生成和优化技术的复杂性，越来越明显的是，进一步的探索和改进至关重要，以解开这些尖端的AI-drien驱动方法的全部潜力。此外，对AI和Flex空间融合固有的挑战的识别和主动缓解措施对于确保成功开发和部署有影响力的解决方案至关重要。在每个代码生成器的基础上是由某些编译器中间形式表示的映射[2]。通过对这些关键领域的细微理解，研究人员和从业人员可以致力于实现AI和Flex太空技术相交的变革性可能性[1]。通过解决与这些先进方法相关的复杂性和细微差别，我们可以促进编程实践和软件开发过程的演变，最终导致了所设想的创造性和高效计算生态系统的实质性化。虽然可以在第一级上理解产生有效的低级代码的高级问题，因为它是找到从可能的程序实现的高维空间到有效的代码输出的良好的低维映射，而固有地，代码生成是编程语言设计的促进者，或实现的依赖性（或实践），或实现的依赖性（或实践），并且是在构成方面的依赖性（或实现），并且在构成方面的依赖性（在实现方面都可以构成）。广泛的程序在其具体语法级别操纵其他程序以生成新程序（代码或数据）或优化或理解它们，称为“代码生成器”。在过去的五十年中，代码生成的使用以各种方式导致了在复杂程序中的专业化：使程序变得较小（通过部分评估），更快的速度（专门用于特定输入）和更安全（通过修复可能的动态输入，例如软件故障攻击）。有限的，通常的标量，运行时值的子表达已被常数替换，并且使用可用的方法对这种编译器支持的可用方法进行了有限的循环计数，循环均已展开。代码生成器操纵源代码的能力彻底改变了程序员开发软件的方式，为以前无法实现的效率，安全性和自定义提供了新的机会。这导致了软件的创建和优化方式发生了重大变化，从而导致了各个行业中更先进和复杂的应用程序的开发[2,3]。
基于语言模型的大型代码生成用于控制施工组装机器人的机器人：分层生成方法
离线编程（OLP）是用于控制建筑工地装配机器人的主流方法。但是，现有方法是针对特定的组装任务和工作流程量身定制的，因此缺乏灵活性。此外，新兴的大语言模型（LLM）的OLP无法有效处理机器人编程的代码逻辑。因此，本文解决了以下问题：如何使用LLM技术来效率，准确地生成机器人控制程序？本文介绍了一个基于LLM技术的构造装配机器人的封闭式用户式控制框架。提出了一种生成机器人控制程序的层次结构策略，以在逻辑上整合高水平和低级别的代码生成。此外，将自定义的应用程序编程接口和操作链组合在一起，以增强LLM对组装动作逻辑的理解。旨在评估所提出方法的可行性和可靠性。结果表明，所提出的方法（1）广泛适用于不同的组装任务，（2）可以通过减少错误数量来提高生成代码的质量。我们的方法通过简化机器人控制过程来促进施工组装任务的自动化。
企业就绪的通用AI代码生成
使用自然语言输入，AI辅助代码生成可提高可访问性，从而降低了新程序员的进入障碍，并减少了高级开发人员的低价值活动的时间。此外，组织可以确保编码基于已知的标准和最佳实践，从而使组织能够更好地满足业务目标，安全和合规性要求。这也会导致更有效的原型，快速迭代和更好的协作，同时考虑知识产权和版权风险。
对AI模型对代码生成安全性的影响的系统文献综述
尽管最初引起了人们的关注，但越来越多的组织依靠人工智能（AI）来增强其软件开发生命周期中的运营工作流动，并支持编写软件文物。最著名的工具之一是Github Copilot。它是由Microsoft创建的，依赖OpenAI的Codex模型，并在Github上公开可用的开源代码进行了培训（Chen等，2021）。就像许多类似的工具一样，例如Codeparrot，Polyododer，Starcoder -Copilot也是在大型语言模型（LLM）上构建的，该模型已接受了编程语言的培训。使用LLMS进行此类任务是一个想法，至少可以追溯到Openai Chatgpt的公开发行。但是，在软件开发中使用自动化和AI是一把双刃剑。虽然可以提高代码效率，但AI生成的代码的质量是有问题的。一些模型引入了众所周知的漏洞，例如在Miter的共同弱点枚举（CWE）中记录的漏洞，列出了前25名“最危险的软件弱点”。其他人则产生了所谓的“愚蠢的虫子”，即开发人员在评论时将其符合“愚蠢”的幼稚单线错误（Karampatsis和Sutton，2020年）。
codereval：具有生成预训练模型的务实代码生成的基准
学术界和行业越来越多地尝试了基于预训练和微调范式的代码生成模型，从而导致了众所周知的工业模型，例如Codex，Codegen和Pangu-Coder。为评估这些模型的有效性，提出了多个现有基准（例如，人道主义者和Aixbench），包括仅生成独立函数的情况，即只能调用或访问内置功能和标准文库的函数。但是，通常不包含在现有的基准中的非标准元函数占流行的开放源项目中70％以上的功能，并且评估模型对独立函数的有效性不能反映这些模型对实用代码生成方案的有效性（即，对于实际源代码的代码，代码生成的开放式或专有代码的代码生成）。为了帮助弥合前面的差距，在本文中，我们提出了一个名为Codereval的基准，由230 Python和230
评估代码生成模型的经济影响的研究议程
OpenAI 正在开发一个研究项目，以评估代码生成模型的经济影响，并邀请外部研究人员合作。在代码上训练的大型语言模型 (LLM) 能力的快速进步使得研究它们对个人、企业和社会的经济影响变得越来越重要。Codex 是 OpenAI 通过对 GitHub 上数十亿行公开代码对 GPT-3 进行微调而开发的 LLM，事实证明，在一组评估问题上，Codex 可以在 28.8% 的时间内生成功能正确的代码（Chen 等人，2021 年）。这可能对编码的未来以及依赖编码的行业的经济产生重要影响。在本文中，我们制定了一个研究议程，以评估 Codex 对政策制定者、企业和公众感兴趣的经济因素的影响。我们通过强调代码生成模型在软件开发中的潜在广泛适用性、其他 LLM 随着模型能力的提高而产生重大社会和经济影响的潜力以及使用 Codex 生成证据和建立可能适用于研究未来模型经济影响的方法的价值，为这一研究议程提供了依据。我们建议学术和政策研究侧重于研究代码生成模型和其他 LLM，以便可以利用其经济影响的证据为三个关键领域的决策提供参考：部署政策、人工智能系统设计和公共政策。为了帮助指导这项研究，我们概述了我们打算使用 Codex 研究的经济影响领域的六个优先成果领域：生产力、就业、技能发展、企业间