AI_MACHINELEARNING_BIG_DATA Telegram 8177
🌟 Mistral представила свой ответ GitHub Copilot: полноценную экосистему для разработки в энтерпрайзе.

В основе технологического стека - семейство моделей Codestral, с обновленной моделью Codestral 25.08.

Эта версия показала измеримые улучшения, подтвержденные на реальных кодовых базах: на 30% увеличилось количество принятых автодополнений, на 10% вырос объем сохраняемого после подсказки кода, а число генераций, когда модель производит слишком длинный и некорректный код, сократилось на 50%.

В режиме чата модель также стала лучше: ее способность следовать инструкциям выросла на 5% по метрике IF Eval v8, а общие возможности в программировании улучшились в среднем на 5% по тесту MultiplE.

🟡 Следующий уровень - семантический поиск и понимание кодовой базы в масштабе всего проекта.

За это отвечает Codestral Embed, модель для создания векторных представлений, специально спроектированная для кода, а не для обычного текста. По заявлениям Mistral, она превосходит эмбеддинг-решения от OpenAI и Cohere в реальных задачах по извлечению кода.

Ключевое преимущество - возможность настройки размерности эмбеддингов (до 256 измерений с квантованием до INT8), что позволяет балансировать между качеством поиска и хранением данных, сохраняя высокую производительность.

🟡Когда релевантный контекст найден, в дело вступают агентные воркфлоу.

Они реализованные через Devstral - агентскую систему на базе фреймворка OpenHands. Система ориентирована на задачи рефакторинга, генерации тестов и создание pull-реквестов.

На бенче SWE-Bench Verified модель Devstral Small 1.1 выбивает 53.6%, а Devstral Medium - 61.6%, значительно опережая Claude 3.5 и GPT-4.1-mini.

Devstral Small (24 млрд параметров) может работать на одной Nvidia RTX 4090 или Mac с 32 ГБ ОЗУ, что идеально для локальных или изолированных сред.

Все эти возможности объединяются в плагине Mistral Code для IDE от JetBrains и VS Code. Он автодополняет код с помощью Codestral 25.08 и автоматизирует рутину: написание коммитов или docstring’ов через Devstral, и семантический поиск на базе Codestral Embed.

Плагин учитывает контекст из Git diffs, истории терминала и инструментов статического анализа.

Для корпоративных клиентов предусмотрено развертывание в облаке, VPC или полностью on-prem, а также интеграция с SSO, ведение логов аудита и отсутствие обязательной телеметрии.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6536🔥9🤣2😁1😢1👨‍💻1



tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8177
Create:
Last Update:

🌟 Mistral представила свой ответ GitHub Copilot: полноценную экосистему для разработки в энтерпрайзе.

В основе технологического стека - семейство моделей Codestral, с обновленной моделью Codestral 25.08.

Эта версия показала измеримые улучшения, подтвержденные на реальных кодовых базах: на 30% увеличилось количество принятых автодополнений, на 10% вырос объем сохраняемого после подсказки кода, а число генераций, когда модель производит слишком длинный и некорректный код, сократилось на 50%.

В режиме чата модель также стала лучше: ее способность следовать инструкциям выросла на 5% по метрике IF Eval v8, а общие возможности в программировании улучшились в среднем на 5% по тесту MultiplE.

🟡 Следующий уровень - семантический поиск и понимание кодовой базы в масштабе всего проекта.

За это отвечает Codestral Embed, модель для создания векторных представлений, специально спроектированная для кода, а не для обычного текста. По заявлениям Mistral, она превосходит эмбеддинг-решения от OpenAI и Cohere в реальных задачах по извлечению кода.

Ключевое преимущество - возможность настройки размерности эмбеддингов (до 256 измерений с квантованием до INT8), что позволяет балансировать между качеством поиска и хранением данных, сохраняя высокую производительность.

🟡Когда релевантный контекст найден, в дело вступают агентные воркфлоу.

Они реализованные через Devstral - агентскую систему на базе фреймворка OpenHands. Система ориентирована на задачи рефакторинга, генерации тестов и создание pull-реквестов.

На бенче SWE-Bench Verified модель Devstral Small 1.1 выбивает 53.6%, а Devstral Medium - 61.6%, значительно опережая Claude 3.5 и GPT-4.1-mini.

Devstral Small (24 млрд параметров) может работать на одной Nvidia RTX 4090 или Mac с 32 ГБ ОЗУ, что идеально для локальных или изолированных сред.

Все эти возможности объединяются в плагине Mistral Code для IDE от JetBrains и VS Code. Он автодополняет код с помощью Codestral 25.08 и автоматизирует рутину: написание коммитов или docstring’ов через Devstral, и семантический поиск на базе Codestral Embed.

Плагин учитывает контекст из Git diffs, истории терминала и инструментов статического анализа.

Для корпоративных клиентов предусмотрено развертывание в облаке, VPC или полностью on-prem, а также интеграция с SSO, ведение логов аудита и отсутствие обязательной телеметрии.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

BY Machinelearning








Share with your friend now:
tgoop.com/ai_machinelearning_big_data/8177

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

Developing social channels based on exchanging a single message isn’t exactly new, of course. Back in 2014, the “Yo” app was launched with the sole purpose of enabling users to send each other the greeting “Yo.” Clear Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN. Content is editable within two days of publishing How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us


Telegram Machinelearning
FROM American