AI编程时代码生成无法精确控制？CodeTree：用LLM进行代码生成的代理引导树搜索

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88点击上方 蓝字 关注我 本文：4800字阅读  13分钟 代码生成的困境 在人工智能快速发展的今天，基于大语言模型的代码生成已经展现出令人瞩目的能力。然而，当面对复杂的编程任务时，现有方法仍然存在明显的局限性。传统的代码生成方法主要有两种技术路线： 第一种是"横向"策略 ，代表方法如AlphaCode和MBR-Exec。这类方法通过大量采样（有时甚至需要生成100万个样本）来提高生成正确代码的概率。这种方法虽然简单直接，但存在严重的资源浪费问题，且难以保证生成代码的质量。 第二种是"纵向"策略 ，如Self-correct和Self-debug等方法。这类方法专注于单个解决方案的迭代优化，通常依赖于某种形式的外部反馈（如测试用例的执行结果）。虽然这种方法更加节省资源，但容易陷入局部最优，难以找到真正的最优解决方案。 您也可以看下这篇文章： ………………………………