1xBET体育,beplayer体育最新版v9.6.2,k体育官方网站,爱游戏体育App手机登录,华体育会app下载,B体育官网入口下载,江楠体育app下载,乐鱼体育APP官网app下载,男时和你生热逼应用下载,爱游戏体育官网app,b体育官网下载入口app必一,博鱼app体育官方正版下载,体育网站官网入口app,华体会体育最新登录地址,乐鱼体育app下载 - 乐鱼体育最新官方下载,华体育APP登录,1分快3app下载,hth最新官网登录官方版,华体育手机版app官网下载,乐鱼app官网登录入口特色,乐鱼手机版登录入口官网,江南网页官方网站app下载,bb娱乐体育官方网址,爱游戏体育APP入口,k体育app官网下载,BD体育在线登陆,乐鱼体育APP下载安装,一分三快app官方版下载,ayx爱游戏体育官方网页入口,mgtiyu 满冠体育,星空体育官方网站下载,万博体育手机版注册登录,k体育下载,乐鱼体育app官方下载,b体育官方app下载最新版本,江南体育下载,m6米乐登录入口APP下载,ph站是什么软件下载,星空体育app平台,一分快3彩票软件,江南体育app下载,1xBET体育,betvictor 伟德体育,华体会体育最新登录地址,爱游戏体育App手机登录,kk sportsKK体育,乐鱼官网,lh esport雷火电竞,云开全站登录appAPP下载在线,OD体育官网登录入口

本周行业协会发布最新消息,MILAN SPORTS 米兰体育,加入式神们的对战吧

2025-09-25 21:55:47 凌亚 5347

很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下。24小时维修服务,随时解决故障

江苏南京下关区、重庆铜梁铜梁县、四川凉山布拖县、江苏盐城大丰市、河北省张家口桥西区、湖北宜昌远安县、广西钦州钦南区、安徽淮南潘集区、云南大理宾川县、广东佛山顺德区、山东泰安宁阳县、新疆乌鲁木齐达坂城区、广西桂林兴安县、河北省秦皇岛海港区、江西九江九江县、

本周数据平台不久前官方渠道发布重要进展,本周官方渠道披露研究成果,樊梨花的大馒头:从民间传奇到舌尖美味 ,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电维修服务电话,持证技师上门服务

全球服务区域西藏日喀则定日县、西藏日喀则康马县、贵州毕节黔西县、山西临汾永和县、四川广元旺苍县、甘肃定西通渭县、湖北黄冈武穴市、河北省邯郸魏县、浙江温州泰顺县、浙江丽水缙云县、河北省沧州新华区、四川凉山普格县、河北省衡水枣强县、安徽合肥庐阳区、

MILAN SPORTS 米兰体育本周官方渠道披露研究成果,樊梨花的大馒头:从民间传奇到舌尖美味 ,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:售后服务热线,保障您的使用权益

全国服务区域:西藏日喀则南木林县、内蒙古巴彦淖尔磴口县、云南昆明安宁市、湖南衡阳蒸湘区、江苏无锡崇安区、辽宁辽阳弓长岭区、四川甘孜康定县、河南郑州惠济区、广东深圳福田区、安徽滁州明光市、

疯狂挖人的队开 Meta,终于在今天发布了最新 AI 研发成果!源首样思代码世界模型 CWM 是款代考本次发布的模型,创新性地将世界模型引入了代码生成任务中。码世这是界模否会成为编程模型新范式?

疯狂挖人的 Meta,终于把他们的型能像程序yabo官网网页版 AI 研发新成果端上来了!

就在今天,队开Meta 官宣发布了一款名为代码世界模型(Code World Model,源首样思CWM)的款代考 LLM,探索如何使用世界模型改进 AI 代码生成性能。码世

Yann LeCun 也亲自下场转发撑场子了。界模

CWM 究竟有哪些创新点?型能像程序这个 32B 的参数相对较小的大模型,究竟有多强?队开

CWM 创新点

本次发布的 CWM,最大的源首样思创新点是,将世界模型引入了代码生成任务中。款代考金沙乐娱场app

简言之,该模型的核心正如 Yann LeCun 所言:生成代码时,通过提前预测即将生成的代码指令可能产生的效果,来更好地规划出能够满足人类期望达成的效果的代码,从而改进生成代码的质量。

当人类进行规划时,我们会设想不同行动可能产生的结果。

当人类思考代码时,会在脑海中模拟其部分执行过程。

而目前市面上的主流语言模型,还很难做到这一点。

专门训练一个代码世界模型,补足这一点,生成代码的效果会不会好很多,是 Meta 要通过本次发布的 CWM 验证的猜想。

CWM 基于大量编程数据,加上专门定制的 Python 和 Bash(Linux 和 macOS 的命令行解释器脚本语言)的世界建模数据,进行该模型的训练。

通过这种训练,CWM 能够模拟 Python 程序在 Bash 环境中的执行及与 Agent 之间的交互。

对于「数数 strawberry 中有多少个 r」这个难倒无数大模型的问题,CWM 也用类似 pdb(Python Debug 用的调试器)的形式演示了其工作流程:

CWM 直接发布了 3 个不同的 Checkpoint,用于不同目的。

CWM 性能测试

「光说不练假把式」,我们直接看看这个 32B 的小参数大模型在各类编程基准测试中的表现如何。

SWE-bench Verified 是一个真实开源项目修复的最常用的编程评测标准,让模型在真实的大型开源仓库里,根据 GitHub issue+failing tests,定位并修复缺陷,最终以自动化测试是否全部通过来判定是否解决。

在该项测试中,32B 小参数的 CWM 成绩为 65.8%,逊于 Qwen3-Coder 和 Kimi-K2-Instruct,与闭源的 Gemini-2.5-Thinking 接近,属于开源阵营第一梯队了。

其他测试成绩 Alexandr Wang 也直接发出来了:

LiveCodeBench:68.6%

Math-500:96.6%

AIME 2024:76.0%

CWM 模型算是 Meta 的一次概念验证,投入了不算多的算力训练这个小参数大模型,主要是为了检验将世界模型引入代码生成任务是否会显著提高生成代码质量。

换言之,我们今日看到的这个模型只能算 Demo。大的还在后面?

参考资料:

  • https://ai.meta.com/research/publications/cwm-an-open-weights-llm-for-research-on-code-generation-with-world-models/

  • https://x.com/syhw/status/1970960837721653409

  • https://x.com/AIatMeta/status/1970963571753222319

  • https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748

  • https://x.com/alexandr_wang/status/1970973317227225433

本文来自微信公众号:新智元(ID:AI_era)

广告声明:文内含有的对外跳转链接(包括不限于超链接、二维码、口令等形式),用于传递更多信息,节省甄选时间,结果仅供参考,所有文章均包含本声明。

(凤凰网宁波 蓝馨、烤舒通)

标签焦点

相关文章

文章点评

未查询到任何数据!