代码生成
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法,通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程(GC-MDP),结合线性与树搜索算法,对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度,并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力,成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
Project Padawan
Project Padawan 是 GitHub 推出的 AI 驱动的软件工程智能体,支持从代码生成到提交 PR 的全流程自动化。具备环境管理、代码优化、测试验证、智能推断等功能,适用于漏洞修复、新功能开发、代码重构等场景。运行于安全云沙箱中,提升开发效率,助力开发者聚焦创造性工作。
Claude 3.7 Sonnet
Claude 3.7 Sonnet 是由 Anthropic 推出的混合推理模型,支持标准模式与扩展思考模式,适用于复杂任务处理和日常交互。其在数学、物理、编程等领域表现卓越,尤其在代码生成与理解方面领先。模型优化了安全性,减少误拒率,并支持多平台接入。适用于软件开发、前端设计、科学计算及企业自动化等多个场景。