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[論文解説] コード基盤モデルからインテリジェントエージェントとアプリケーションへ：コードインテリジェンスの実践ガイド この論文では、最先端のテクノロジーをまとめ、基本的なモデルのトレーニングから独自にコードを記述できる AI エージェントに至るまで、コード インテリジェンスをゼロから構築して適用する方法についてステップ バイ ステップのガイドを提供します。 コアテーマ：コードインテリジェンスの「ライフサイクル全体」を網羅したこの百科事典は、「AIプログラマーになるためのマニュアル」のようなものです。単一のアルゴリズムに限定されることなく、大規模なコードモデルの構想から展開までのプロセス全体を体系的に概説しています。 • データ準備: AIはどんな本を読むのか（高品質なコードデータをどのようにクリーンアップし、フィルタリングするか） • 事前トレーニング: 基礎の構築（モデルにプログラミング言語の構文とロジックを理解させる方法） • 微調整: 学習スキル（モデルにプログラミングの質問に答え、バグを修正する方法を教える） • 強化学習：改良（フィードバックを通じてモデルによって書かれたコードの品質を向上させる方法） • 自律型インテリジェントエージェント：最終形態（実際のエンジニアのように、AI が自律的に計画、コードの作成、デバッグ、デプロイできるようにする方法） 主なポイントと比較: この論文では、市場における 2 つの主なタイプの「競合製品」について詳細な比較評価を行っています。 • オールラウンダー：GPT-4、Claude、LLaMAなど。あらゆる分野に精通しており、コーディングも得意です。 • コードに特化したユーザー：StarCoder、Code LLaMA、DeepSeek-Coder、QwenCoderなど。プログラミングに特化しており、特定のプログラミングタスクに対してより費用対効果の高いソリューションを提供していることが多いです。 結論としては、汎用モデルは強力ですが、複雑なエンジニアリングの問題に対処する場合、特別に最適化されたコード モデルの方が、より正確で開発者に優しい支援を提供することが多いということです。 ペインポイント分析：学術界と産業界の世代間ギャップ これは論文の中で最も現実的な部分であり、「ランキングスコアが高い」ということは「使いやすい」ということではないことを直接指摘しています。 • 学術界では、HumanEval のような単純なアルゴリズムの問​​題 (「フィボナッチ数列を書く」など) のスコアを好みます。 • 業界の専門家 (実際の開発者) は、大規模なコードベース、複雑な依存関係、コード セキュリティ、既存の開発ワークフローとの統合方法などの課題に直面しています。 この論文では、AI が単なる「受験者」ではなく、実際に作業を行うことができる「労働者」となるために、このギャップを埋める方法を詳細に検討しています。 今後の動向：「副操縦士」から「エージェント」へ • 過去/現在：コパイロットモード。AIに「関数を書いてください」や「このコードを説明してください」と段階的に指示する必要があり、AIは受動的に応答します。 • 将来：エージェントモード。「ログインページにCAPTCHA機能を追加してください」と指示するだけで、AIが既存のコードを自動的に読み取り、修正スキームを計画し、コードを記述し、テストを実行し、バグを修正し、コードを送信します。 今年は、Github Copilot、Cursor、Trae、Claude Code、OpenAI CodeX などの代表的なツールが、「アシスタンス」から「インテリジェント エージェント」への移行をリードしています。 紙の住所