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図で考える AI コーディングの最適化 - CADDi Tech Blog
こんにちは、キャディで Quote というアプリケーションを開発している plant こと石田 (@plant_ja) です... こんにちは、キャディで Quote というアプリケーションを開発している plant こと石田 (@plant_ja) です。 この記事は キャディ株式会社のアドベントカレンダーの20日目の記事です。 adventar.org 今回は AI コーディングを図で表現しつつ、我々が期待する成果物を出力してもらうための様々なアプローチに思いを馳せてみようと思います。 ゴール設定 コーディングエージェントへの期待と現実 AI が書くコードを「確率密度関数」として考えてみる アプローチ1: 解空間の確率密度を上げる 解空間の定義 解空間のインプットコストとどう向き合うか コンテキストの増大 アプローチ2: 解空間外の出力を抑制する linter による抑制 タスクの分解によるコード出力バリエーションの絞り込み 2つのアプローチの比較 終わりに ゴール設定 まず、解きたい問題があります。例えば「新規ユ
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