A Comprehensive Survey and Practical Guide to Code Intelligence
От базовых моделей кода до агентов и приложений: Всесторонний обзор и практическое руководство по интеллектуальному анализу кода Этот документ представляет собой обзор и практическое руководство, посвященное интеллектуальному анализу кода, исследующее эволюцию больших языковых моделей (LLM) в автоматизированной разработке программного обеспечения. Он рассматривает полный жизненный цикл модели, от подготовки данных до методов постобработки, таких как промптинг, предварительное обучение, тонкая настройка, обучение с подкреплением и автономные агенты кодирования. Обзор анализирует общие LLM, такие как GPT-4, и специализированные LLM для кода, оценивая их методы и компромиссы. В нем рассматривается разрыв между академическими исследованиями и реальным развертыванием в задачах, связанных с кодом, включая корректность, безопасность и интеграцию с рабочими процессами. Руководство также включает всесторонний анализ предварительного обучения кода, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, охватывающий различные аспекты, такие как законы масштабирования, фреймворки и сравнения наборов данных. Наконец, в нем рассматриваются задачи кодирования, критерии и метрики оценки, используемые в этой области, а также методы выравнивания, такие как контролируемая тонкая настройка. #ИнтеллектуальныйАнализКода #БольшиеЯзыковыеМодели #LLMs #РазработкаПО #ГенерацияКода #Обзор #ГлубокоеОбучение документ - https://arxiv.org/abs/2511.18538 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
От базовых моделей кода до агентов и приложений: Всесторонний обзор и практическое руководство по интеллектуальному анализу кода Этот документ представляет собой обзор и практическое руководство, посвященное интеллектуальному анализу кода, исследующее эволюцию больших языковых моделей (LLM) в автоматизированной разработке программного обеспечения. Он рассматривает полный жизненный цикл модели, от подготовки данных до методов постобработки, таких как промптинг, предварительное обучение, тонкая настройка, обучение с подкреплением и автономные агенты кодирования. Обзор анализирует общие LLM, такие как GPT-4, и специализированные LLM для кода, оценивая их методы и компромиссы. В нем рассматривается разрыв между академическими исследованиями и реальным развертыванием в задачах, связанных с кодом, включая корректность, безопасность и интеграцию с рабочими процессами. Руководство также включает всесторонний анализ предварительного обучения кода, контролируемой тонкой настройки и обучения с подкреплением, охватывающий различные аспекты, такие как законы масштабирования, фреймворки и сравнения наборов данных. Наконец, в нем рассматриваются задачи кодирования, критерии и метрики оценки, используемые в этой области, а также методы выравнивания, такие как контролируемая тонкая настройка. #ИнтеллектуальныйАнализКода #БольшиеЯзыковыеМодели #LLMs #РазработкаПО #ГенерацияКода #Обзор #ГлубокоеОбучение документ - https://arxiv.org/abs/2511.18538 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM