探秘智能代码助手的精确推荐
今天我们来聊聊一位特别的嘉宾，她是来自百度工程效能部的前端研发经理杨经纬。在开源中国主办的“AI编程革新研发效能”OSC源创会·杭州站·105期的线下沙龙上，杨经理从文心快码（Baidu Comate）前端工程师的视角，深入分享了智能研发工具的开发历程与背后的理念。
接下来的视频是关于【智能代码助手需要什么】的观点2。
杨经理说：
接下来我们来聊聊效果方面，怎样才能让用户使用的工具更精准呢？
首先，看看我们和文心团队共同打造的代码大模型。这个模型的训练分为两个部分：一个是传统的监督学习，也就是SFT精调训练，另一个则是强化学习。我们通过数据飞轮的方式，来告诉模型哪些代码是好选择，哪些不是，从而持续提升模型的推荐能力，帮助用户找到更合适的代码。
在数据工程的方向上，我们也提供了丰富的数据来源。无论是在推荐的哪个环节，我们都力求提供细致的能力支持。从用户发起请求到后续处理，我们设置了动态延迟触发的选项。大家可能对debug比较熟悉，我们在推荐时会判断在什么情况下是快点推荐，什么情况下则慢一点。
比如说，用户在写代码的时候，明显会希望我们能快点推荐，这时我们就会加快推荐速度。如果用户对于我们推荐的三次代码都没有采纳，那我们就会适当减慢推荐频率。通过一系列这样的策略，我们实现了动态延迟触发的功能。
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来源：百家号
原文标题：文心快码Comate前端工程师观点分享：智能代码助手需要什么（二）
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