Из более чем 190 страниц, включающих подробный и насыщенный обзор (, эта документация предоставляет всестороннее понимание «интеллекта программирования» — от базовых моделей до агентов и практических приложений.

Идея, которую поднимает документ, очень важна: как инструменты вроде Copilot и Cursor фактически изменили подход к написанию кода и значительно повысили продуктивность, но при этом трудно понять полную картину:

Какова модель, лежащая в основе этого? Как они обучались? Чем отличается универсальная языковая модель, понимающая программирование, от специализированной модели по коду? И когда нам нужен «агент программирования» вместо обычной генеративной модели?

Документ охватывает всю картину и связывает исследования с реальными приложениями:
- Как строятся обучающие данные для моделей кода?
- Чем отличаются этапы обучения: предварительное обучение (Pre-training), SFT и обучение с подкреплением (Reinforcement Learning)?
- Почему одни модели лучше справляются с исправлением ошибок, а другие — с генерацией нового кода?
- Как оценивается «качество кода», а не только его рабочая функциональность?

Также в документе рассматривается текущий переход от моделей, дополняющих код, к программным агентам, работающим через IDE, )Terminal(, веб-интерфейсы и обсуждаются реальные вызовы:
- безопасность,
- понимание долгосрочного контекста,
- работа с крупными кодовыми базами,
- надежность в производственных средах.

Это не просто статья о «новой модели», а комплексная карта, показывающая, на каком этапе мы находимся в области интеллекта программирования и почему мы движемся от генерации кода к системам, способным практически самостоятельно создавать программное обеспечение.

Документ очень объемный и насыщен деталями, и всё, что здесь упомянуто — лишь краткое содержание основных идей,
но он является отличным источником для тех, кто работает или интересуется будущим моделей кода, программных агентов и развитием программной инженерии в эпоху искусственного интеллекта.

Рекомендуется ознакомиться )(