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Meta 推出 LLM Compiler 代码优化模型,可搭配其他 AI 改善代码生成 / 编译能力

Meta 前天推出了一款名为“LLM Compiler”的模型,该模型基于 Meta 现有的 Code Llama 打造,主打代码优化,目前相关模型已登陆 Hugging Face,提供 70 亿参数及 130 亿参数两个版本,允许学术及商业使用。

Meta 认为,尽管业界各大语言模型已在各种编程代码任务中展现了出色的能力,但此类模型在代码优化还有进步空间,目前推出的 LLM Compiler 模型便是一款专为优化代码任务设计的预训练模型,能够模拟编译器对代码进行优化,或将“已经过优化的代码转换回原本的语言”。

LLM Compiler 在 5460 亿个 LLVM-IR 和汇编代码标记的庞大语料库上进行了训练,据称能够达到 77% 的“代码优化潜力”,开发者可以自由将相关模型配合其他 AI 模型一起使用,从而改善生成代码的质量。

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今日返回本科母校
今日运转至北京

可能是短期内最后一次来北京了罢
上海地铁9号线合川路站内6月19日8:28有持刀伤人,3人受伤,伤者已送医治疗。犯罪嫌疑人沈某(男,54岁)已被警方抓获,案件正在进一步侦办中。
轨交幺幺零
今天才知道数据成员指针也是 Callable 的,也就是说你可以写:

struct Foo {
  int x;
  int y;
};

int Foo::*ptr = &Foo::y;
Foo f{1, 2};
std::cout << std::invoke(ptr, f);


上述代码会输出 2,因此某种意义上来说数据成员指针可以看作是一个返回某个数据成员的值的函数(函数式入脑)
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