Основные выводы исследования:
-
Ограниченные возможности ИИ: Даже с доступом к инструментам отладки, таким как Debug-Gym, модели ИИ успешно исправляли ошибки лишь в 48,4% случаев. Это демонстрирует значительное отставание от уровня профессиональных разработчиков.
-
Особенности Debug-Gym: Этот инструмент предоставляет ИИ возможность взаимодействовать с кодом, устанавливать точки останова, анализировать переменные и создавать тестовые функции. Однако модели испытывают трудности с последовательным принятием решений и эффективным использованием этих возможностей.
-
Причины низкой эффективности: Основные проблемы связаны с недостатком данных для обучения моделей в контексте последовательного принятия решений (например, трасс отладки) и ограниченным пониманием сложных кодовых баз.
Перспективы развития:
Microsoft Research планирует улучшить обучение моделей, используя специализированные данные и подходы к интерактивной отладке. В частности, исследователи предлагают внедрение меньшей модели для поиска информации, которая будет помогать более крупной модели генерировать исправления.
Заключение:
Хотя Debug-Gym представляет собой важный шаг вперед в развитии ИИ для задач программирования, текущие результаты подтверждают, что замена профессиональных разработчиков ИИ пока невозможна. Разработка более эффективных алгоритмов и обучение на специализированных данных остаются ключевыми направлениями для улучшения возможностей ИИ в этой области.
Подписывайтесь на наши YouTube и Telegram-каналы , чтобы всегда оставаться в курсе событий.
