半岛bob综合登录,吃吃逼逼软件,kk sportsKK体育,星空体育网站入口官网手机版,site:qkqjt.com,星空体育app官方下载,ngty NG体育,天博体育登录入口,爱游戏官方网站入口APP,平板电脑可以下载江南体育软件吗,开云 电竞,mgtiyu 满冠体育,欧宝娱乐现在叫什么,br88 冠亚体育,江南体育链接,完美体育最新链接网址,星空体育app下载,uty u体育,B体育APP官网下载,kaiyun电竞app,爱游戏体育官网APP登录,爱游戏app官方入口最新版,乐鱼体育全站app网页版,bob半岛·体育官方平台,欢迎使用开云app,爱游戏app体育官方下载,天博官方全站app下载,9博体育,乐鱼体育app下载,未满十八禁止下载APP高清,bb平台体育app官网下载,乐鱼体育全站app网页版,lh esport雷火电竞,yabo网页版手机登录,yabo网页版手机登录,爱游戏体育官网入口app,博鱼·体育中国入口app下载,b体育下载安装,星空体育官方网站下载,江南网页官方网站app下载,bob半岛·体育官方平台,B体育官网入口下载,kaiyun登录入口登录APP下载,b体育官方app下载最新版本,乐鱼全站网页版登录入口,beplay体育官网下载,乐鱼官网,1分快3彩票软件,完美体育app官网,B体育手机版登录入口

本周官方渠道报道重大事件,kaiyun·云开APP下载安装,大开你的脑洞发挥你的想象力

2025-09-25 19:22:38 丝原 7614

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

广西百色靖西县、四川巴中通江县、广东梅州兴宁市、江苏南京建邺区、湖南怀化会同县、湖北武汉江岸区、湖北随州曾都区、陕西商洛洛南县、吉林通化辉南县、江西上饶德兴市、陕西安康平利县、四川甘孜白玉县、甘肃庆阳宁县、辽宁大连长海县、云南曲靖陆良县、

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

全球服务区域辽宁大连甘井子区、云南保山昌宁县、西藏山南贡嘎县、山西长治城区、江西赣州会昌县、四川达州通川区、黑龙江省七台河新兴区、河南信阳固始县、北京市大兴区、黑龙江省牡丹江阳明区、河南商丘梁园区、云南楚雄元谋县、广西百色右江区、云南西双版纳景洪市、

kaiyun·云开APP下载安装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:广西桂林兴安县、青海海南同德县、湖南长沙雨花区、河北省承德围场满族蒙古族自治县、贵州黔南平塘县、江西抚州乐安县、云南昆明五华区、新疆昌吉木垒哈萨克自治县、云南大理洱源县、辽宁辽阳宏伟区、

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乐鱼体育 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。款代考完美体育下载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 蒸雷、怡萌阀)

标签热点

相关文章

文章点评

未查询到任何数据!