为不可预见的问题创造解决方案是人类智能的第二天性——这是基于经验的批判性思维的结果。机器学习社区在生成和理解文本数据方面取得了巨大进步，但进步仍然局限于相对简单的数学和编程问题，或者检索和复制现有解决方案。

作为DeepMind智能任务的一部分，我们创建了一个名为AlphaCode 的系统，该系统可以编写具有竞争力的计算机程序。 AlphaCode 通过解决需要结合批判性思维、逻辑、算法、编码和自然语言理解的新问题，在编程竞赛中排名前54%。

在我们的论文预印本中，我们详细介绍了 AlphaCode，它使用基于转换器的语言模型以前所未有的规模生成代码，然后巧妙地精简成小段有前途的程序。

附图是一个例子，给它一道面试题，后面是它写出来的程序

我们使用 Codeforces 上举办的比赛验证了AI的表现，Codeforces是一个流行平台，定期举办比赛，吸引来自世界各地的成千上万的参与者来测试他们的编码技能。我们选择了10轮最近的赛事用于测试，每场比赛都比我们的训练数据更新。AlphaCode 处于中位水平，标志着AI代码生成系统首次在编程竞赛中达到具有竞争力的性能水平。

为了帮助其他人在我们的结果基础上更上一层楼，我们将在 GitHub 上发布我们的竞争性编程问题和解决方案数据集，包括广泛的测试，以确保通过这些测试的程序是正确的——这是当前数据集缺乏的关键特性。我们希望这个基准能够在问题解决和代码生成方面带来进一步的创新。

GitHub→https://github.com/deepmind/code_contests

https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode

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