北京大学aixcoder团队的代码大模型aixcoder-7b,在软件工程领域顶级会议icse 2025上发表论文,并将于4月27日至5月3日在加拿大渥太华分享研究成果。该模型将抽象语法树(ast)结构与大规模预训练相结合,提升了对代码结构和上下文的理解能力,并在企业应用中获得广泛认可。
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代码大模型训练的挑战与aiXcoder-7B的创新
训练代码大模型看似简单,但实际需要从实际开发场景出发。现有模型常将代码视为自然语言文本,忽略了代码的结构性和上下文关系。aiXcoder-7B则创新性地将软件工程方法融入大规模预训练中,主要体现在以下几个方面:



aiXcoder-7B的优势与未来方向
aiXcoder-7B在代码补全任务上展现出显著优势,尤其在处理不同代码结构和跨文件上下文方面。实验结果表明,其在多种语言的代码补全准确率和效率上均优于其他模型。

未来,团队将继续改进模型,以更好地处理复杂的代码上下文,提升代码补全的准确率和效率,最终实现软件开发的自动化。

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