
چرا طراحی بازگشتی در DGM باعث جهش ۲.۵ برابری عملکرد در بنچمارک SWE-bench شد؟
پژوهشگران چارچوب جدیدی برای «طراحی بازگشتی» در هوش مصنوعی معرفی کردند که طی آن مدل DGM توانست نمرات کدنویسی خود را در ۸۰ تکرار، از ۲۰٪ به ۵۰٪ برساند. این مطالعه با ارائه پروتکل…










