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近段时间，AI 编程工具 Cursor 的风头可说是一时无两，其表现卓越、性能强大。近日，Cursor 一位重要研究者参与的一篇相关论文发布了，其中提出了一种方法，可通过搜索自然语言的规划来提升 Claude 3.5 Sonnet 等 LLM 的代码生成能力。 具体来说，他们提出的方法名为 PlanSearch（规划搜索）。主导团队是 Scale AI，本文一作为 Scale AI 研究者 Evan Wang。二作 Federico Cassano 现已加入如今炙手可热的 AI 编程工具公司 Cursor。他曾参与创立了 GammaTau AI 项目，该项目的目标是实现 AI 编程的民主化。此外，他也是 BigCode 项目的活跃贡献者，该项目负责开发用于 AI 编程的 StarCoder 系列大型语言模型。 论文标题：Planning In Natural Language Improves LLM Search For Code Generation 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.03733 论文开篇，该团队提到强化学习教父 Sutton 的经典文章《The Bitter Lesson（
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