O DeepCode oferece três caminhos eficientes para a pesquisa acadêmica:
- Reprodução Algorítmica InstantâneaApós carregar o PDF do artigo que contém o novo algoritmo, a função Paper2Code extrairá as principais fórmulas (por exemplo, cálculo de gradiente, função de perda etc.) e descrições de pseudocódigo e gerará o código de implementação Python/Matlab com anotações detalhadas. Os pesquisadores podem executá-lo diretamente para verificar a eficácia do algoritmo, eliminando de 2 a 3 semanas de codificação manual.
- portabilidade entre idiomasO sistema pode converter automaticamente implementações de algoritmos em artigos de uma linguagem de programação (por exemplo, C++) para outra (por exemplo, Python) para facilitar o teste e a comparação em diferentes ambientes experimentais.
- Geração de andaimes experimentaisO algoritmo em si não é apenas gerado, mas também é criado um ambiente de teste completo, incluindo módulos de carregamento de dados, cálculo de métricas de avaliação e componentes de visualização, de modo que o pesquisador só precisa se concentrar na depuração das principais inovações.
Exemplos típicos incluem: transformar uma nova estrutura de rede neural em um artigo de conferência do ICLR em uma implementação do PyTorch; e transformar um algoritmo iterativo complexo em Otimização de uma descrição teórica em um código SciPy ajustável. Esse tipo de automação reduz bastante o ciclo "teoria-experimento" e permite que os pesquisadores aprimorem rapidamente os algoritmos de forma iterativa.
Essa resposta foi extraída do artigoDeepCode: um sistema de corpo inteligente que gera automaticamente documentos e textos em códigoO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como os pesquisadores acadêmicos podem usar o DeepCode para acelerar a pesquisa algorítmica?
