2021 年から 2025 年までのコード LLM とその関連エコシステムの進化の概要。
AI 駆動型コード生成におけるプログラミング開発と研究の進化。
HumanEval のコード言語モデルの進捗のタイムライン。
SWE-bench-Verified におけるコード言語モデルの進捗のタイムライン。
2018 年から 2025 年までのクローズドソースの大規模言語モデルの進化。
アーキテクチャ別にグループ化された、厳選されたオープンソース コード モデル。
Kimi-K2-Instruct と Qwen3-Coder のアーキテクチャの比較。
大規模言語モデルにおける次のトークン予測 (NTP) と複数トークン予測 (MTP) のトレーニング目標の比較。
モデルトレーニングフェーズの概要。
コーディングタスクとベンチマークの分類。
コード評価の概要メトリック。
合成コードデータを整列させる 3 つの一般的な方法。
アライメントのための最新の強化学習アルゴリズムの概要。
強化学習手法はコーディングタスクを分類するために使用されます。
コード LLM セキュア アライメント データ生成プロセス。
論文リンク – 「コード基盤モデルから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」 https://t.co/MACzydrCIQ