北航、人大和九坤投资共同撰写的论文 《Scaling Laws for Code: Every Programming Language Matters》 整理而成。 在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。

本文从原理到实践系统地分享了如何高效使用AI编程工具。涵盖其底层机制（如Token计算、工具调用、Codebase索引与Merkle ...

在代码大模型（Code LLMs）的预训练中，行业内长期存在一种惯性思维，即把所有编程语言的代码都视为同质化的文本数据，主要关注数据总量的堆叠。然而，现代软件开发本质上是多语言混合的，不同语言的语法特性、语料规模和应用场景差异巨大。如果忽略这些差异，笼统地应用通用的 Scaling Laws，往往会导致性能预测偏差和算力浪费。

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如今，5个月过去，「狂飙」的GenAI领域已然大不相同。不仅GPT-4迎来了下一代模型GPT-4o，新发布的Claude 3.5 Sonnet、Codestral等模型都在编码方面性能优秀。 Cosine发布的报告显示，在SWE-Bench中，Genie的得分为30.08%，轻松超越了分数为13.8%的Devin。