ChatGPT訪問量增速下滑，AI真的是一場泡沫嗎？
來源：首席商業(yè)評論2023年，最火的莫過于ChatGPT，席卷全球的同時也引發(fā)了生成式AI（人工智能）的投資熱潮。在美股，ChatGPT相關(guān)概念股飆漲，以AI算力龍頭英偉達為例，其股價年內(nèi)一度累計上
瘋狂挖人的 Meta，終于在今天發(fā)布了最新 AI 研發(fā)成果！代碼世界模型 CWM 是本次發(fā)布的模型，創(chuàng)新性地將世界模型引入了代碼生成任務(wù)中。這是否會成為編程模型新范式？
瘋狂挖人的 Meta，終于把他們的 AI 研發(fā)新成果端上來了！
就在今天，Meta 官宣發(fā)布了一款名為代碼世界模型（Code World Model，CWM）的 LLM，探索如何使用世界模型改進 AI 代碼生成性能。
Yann LeCun 也親自下場轉(zhuǎn)發(fā)撐場子了。
CWM 究竟有哪些創(chuàng)新點？這個 32B 的參數(shù)相對較小的大模型，究竟有多強？
CWM 創(chuàng)新點本次發(fā)布的 CWM，最大的創(chuàng)新點是，將世界模型引入了代碼生成任務(wù)中。
簡言之，該模型的核心正如 Yann LeCun 所言：生成代碼時，通過提前預(yù)測即將生成的代碼指令可能產(chǎn)生的效果，來更好地規(guī)劃出能夠滿足人類期望達成的效果的代碼，從而改進生成代碼的質(zhì)量。
當(dāng)人類進行規(guī)劃時，我們會設(shè)想不同行動可能產(chǎn)生的結(jié)果。
當(dāng)人類思考代碼時，會在腦海中模擬其部分執(zhí)行過程。
而目前市面上的主流語言模型，還很難做到這一點。
專門訓(xùn)練一個代碼世界模型，補足這一點，生成代碼的效果會不會好很多，是 Meta 要通過本次發(fā)布的 CWM 驗證的猜想。
CWM 基于大量編程數(shù)據(jù)，加上專門定制的 Python 和 Bash（Linux 和 macOS 的命令行解釋器腳本語言）的世界建模數(shù)據(jù)，進行該模型的訓(xùn)練。
通過這種訓(xùn)練，CWM 能夠模擬 Python 程序在 Bash 環(huán)境中的執(zhí)行及與 Agent 之間的交互。
對于「數(shù)數(shù) strawberry 中有多少個 r」這個難倒無數(shù)大模型的問題，CWM 也用類似 pdb（Python Debug 用的調(diào)試器）的形式演示了其工作流程：
CWM 直接發(fā)布了 3 個不同的 Checkpoint，用于不同目的。
「光說不練假把式」，我們直接看看這個 32B 的小參數(shù)大模型在各類編程基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)如何。
SWE-bench Verified 是一個真實開源項目修復(fù)的最常用的編程評測標(biāo)準(zhǔn)，讓模型在真實的大型開源倉庫里，根據(jù) GitHub issue+failing tests，定位并修復(fù)缺陷，最終以自動化測試是否全部通過來判定是否解決。
在該項測試中，32B 小參數(shù)的 CWM 成績?yōu)?65.8%，遜于 Qwen3-Coder 和 Kimi-K2-Instruct，與閉源的 Gemini-2.5-Thinking 接近，屬于開源陣營第一梯隊了。
其他測試成績 Alexandr Wang 也直接發(fā)出來了：
LiveCodeBench：68.6%
Math-500：96.6%
AIME 2024：76.0%
CWM 模型算是 Meta 的一次概念驗證，投入了不算多的算力訓(xùn)練這個小參數(shù)大模型，主要是為了檢驗將世界模型引入代碼生成任務(wù)是否會顯著提高生成代碼質(zhì)量。
換言之，我們今日看到的這個模型只能算 Demo。大的還在后面？
參考資料：
https://ai.meta.com/research/publications/cwm-an-open-weights-llm-for-research-on-code-generation-with-world-models/
https://x.com/syhw/status/1970960837721653409
https://x.com/AIatMeta/status/1970963571753222319
https://x.com/ylecun/status/1970967341052854748
https://x.com/alexandr_wang/status/1970973317227225433
本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era）
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