**劃重點:**
1. ?? AlphaCode2是由Gemini模型驅(qū)動的改進版編程工具，在編程競賽中表現(xiàn)優(yōu)異，特別是在動態(tài)規(guī)劃等復雜問題上。
2. ?? 在Codeforces平臺的編程競賽中，AlphaCode2相比前代提升，以Python、Java、C++和Go等語言編碼，平均勝過約85%的競爭對手。
3. ?? AlphaCode2通過一系列策略模型生成代碼樣本，通過聚類算法選擇最佳代碼答案，展望未來作為協(xié)作工具助力整個軟件開發(fā)過程。
站長之家（ChinaZ.com）12月7日 消息:谷歌日前發(fā)布了AlphaCode2，這是一款由Gemini模型驅(qū)動的AI編程工具，是對前代AlphaCode的改進版本。與Gemini模型同時亮相，AlphaCode2在編程競賽中表現(xiàn)出色，尤其在動態(tài)規(guī)劃等復雜問題上具備更強大的能力。
研究人員通過在CodeForces競賽網(wǎng)站上收集的約15000個問題和3000萬份人類編寫的代碼的數(shù)據(jù)集上對Gemini Pro系統(tǒng)進行精細調(diào)整，為AlphaCode2的問題解決能力提供了強大支持。
根據(jù)谷歌在Codeforces平臺上的數(shù)據(jù)，AlphaCode2在涵蓋Python、Java、C++和Go等多語言的編程競賽中，平均勝過了約85%的競爭對手，相較于前代，這是一次顯著的提升。在技術(shù)白皮書中指出，在12場最近的競賽中，AlphaCode2解決了77個問題中的43%，而前代僅在25%的問題上獲得成功。
動態(tài)規(guī)劃是編程競賽中常見的復雜問題之一，而AlphaCode2展現(xiàn)出其在這方面的卓越表現(xiàn)。DeepMind研究科學家Rémi Leblond在一段預錄視頻中解釋說，AlphaCode2不僅知道何時正確實施動態(tài)規(guī)劃策略，還知道在何處使用它。這對于原始AlphaCode在處理需要動態(tài)規(guī)劃的編程問題時曾經(jīng)遇到的困難而言，是一項顯著的進步。
AlphaCode2的工作原理涉及一系列“策略模型”，這些模型為每個問題生成多個代碼樣本。不符合問題描述的代碼樣本被過濾掉，然后通過聚類算法將“語義相似的代碼樣本”分組，以避免冗余。最終，AlphaCode2內(nèi)的評分模型確定每個最大代碼樣本“簇”中的最佳候選答案。
盡管AlphaCode2在編程競賽中表現(xiàn)出色，但白皮書指出其存在一些缺陷。例如，AlphaCode2需要大量的試錯，運營成本較高，且過于依賴于過濾明顯錯誤的代碼樣本。據(jù)猜測，遷移到更強大的Gemini版本，如Gemini Ultra，可能會緩解這些問題。
Google DeepMind相信，通過使用Gemini Ultra，一個比Gemini Pro更大更強大的大型語言模型，他們可以構(gòu)建一個更出色的代碼編寫模型，并表示正在努力將其能力提供給開發(fā)者。團隊希望將AlphaCode2的獨特能力引入基礎(chǔ)Gemini模型，使這種新的編程范式成為所有人的首選。
關(guān)于AlphaCode2是否會成為產(chǎn)品的問題，DeepMind的產(chǎn)品副總裁Eli Collins在一次簡報中暗示了這一可能性。他表示:“關(guān)于最新結(jié)果最讓我興奮的事情之一是，當程序員與[由Gemini提供動力的] AlphaCode2合作時，通過定義代碼應(yīng)遵循的某些屬性，[模型]的性能會變得更好?！彼M一步指出:“在未來，我們預見程序員將利用高度 capable 的AI模型作為協(xié)作工具，從問題推理到輔助實施，助力整個軟件開發(fā)過程?！?/p>
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