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日期: 2024-03-13 | 來源: 量子位 | 有0人參與評論 | 專欄: 加州 | 字體: 小 中 大
Ps. 就是利用ControlNet來做這件事。
Devin接到請求後，首先詢問了更為詳細的需求，然後開始閱讀博客文章，並像平常壹樣規劃出了行動方案。
有了詳細的行動方案後，它立刻就在數分鍾內進行代碼編寫和調試。
同樣的，在這裡遇到bug也不用驚慌，Devin同樣有能力直接進行修復。
完成工具的搭建後，Devin也沒有勞煩人類自行配置使用，而是壹氣呵成，最終生成了咱們要的帶隱藏文字的圖像：
可以說表現相當令人驚艷。
而在具體測試中，Devin取得的成績同樣亮眼。
在評估Devin的表現時，團隊沒有使用常見的HumanEval，而是用了更具挑戰性的SWE-bench。
這個數據集是由GitHub中的實際問題組成的，Devin不借助任何輔助，就取得了13.86%的最高解決率。
而同樣在無輔助的條件下，GPT-4的問題解決率為零，此前的最佳水平是1.96%，加入輔助也才4.8%。
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