کدنویسی
@rohanpaul_ai
بچههای دانشگاه استنفورد یه حرکتی زدن که خوراک برنامهنویسهاست؛ اومدن یه سیستم چندعاملی غیرمتمرکز به اسم DeLM رو کردن که تو کدنویسیهای پیچیده، غولهایی مثل کلود کد و کدکس رو بدجور جا میذاره




بچههای دانشگاه استنفورد یه حرکتی زدن که خوراک برنامهنویسهاست؛ اومدن یه سیستم چندعاملی غیرمتمرکز به اسم DeLM رو کردن که تو کدنویسیهای پیچیده، غولهایی مثل کلود کد و کدکس رو بدجور جا میذاره. ماجرا اینه که به جای داشتن یه ایجنتِ رئیس و معطلی بقیه، یه صف کار و بستر مشترک ساختن تا هوش مصنوعیها خودشون مستقل کار بردارن و نتایج رو لحظهای با هم تاخت بزنن. همین فرمول تر و تمیز باعث شده سرعت کار تا ۲.۴۹ برابر بیشتر بشه و دقتش هم توی بنچمارکهایی مثل ProgramBench حدود ۲۰ درصد بالاتر بره. دستگلشون درد نکنه چون پلاگین و کدهای این پروژه رو هم کاملاً رایگان و اوپنسورس منتشر کردن تا بشه تستش کرد.
منبع
Rohan Paul@rohanpaul_ai
A new Stanford paper just proved that decentralized multi-agent systems can beat Claude Code and Codex on complex coding tasks, running up to 2.49× faster!
DeLM tackles a key bottleneck in multi-agent systems: time wasted repeating work and waiting on other agents.
DeLM replaces the central coordinating agent with a shared context and task queue. Agents pick up tasks independently, share discoveries as they happen, and build on each other’s progress. When one agent finds a solution or hits a dead end, the others can use that information immediately.
DeLM beats state-of-the-art in both speed and accuracy on long-horizon tasks from Terminal-Bench 4.0, DeepSWE v1.1, and ProgramBench:
- Up to 2.49× faster execution than the vanilla Claude Code and Codex baselines
- Up to +19.2 percentage points in accuracy over the vanilla Claude Code and Codex baselines
- Up to +19.9 points in ProgramBench test pass rate within the same 120-minute budget
Built on Codex and Claude Code. Code and 720 trajectories are available so you can explore how the agents collaborate! An open-source plugin lets you try DeLM directly in Codex and Claude Code.
۱۶ مهر ۱۴۰۵مشاهده در X

نظرها
هنوز نظری نیست.
بخش نظرها فعلاً در دسترس نیست.