Một nghiên cứu mới vừa được công bố trên tạp chí công nghệ hàng đầu cho thấy một bước tiến quan trọng trong việc tự động hóa lập trình bằng AI. Nhóm nghiên cứu đã phát triển một phương pháp huấn luyện mô hình dựa trên cơ chế 'chọn lọc tự nhiên' của sinh học.
Cụ thể, thay vì chỉ dự đoán dòng code tiếp theo dựa trên dữ liệu lịch sử, mô hình AI sẽ tự sinh ra hàng nghìn 'đột biến' mã nguồn khác nhau cho cùng một bài toán. Sau đó, hệ thống sẽ tự động biên dịch, chạy kiểm thử (unit test) và loại bỏ những đoạn code kém tối ưu, giữ lại và lai tạo những đoạn code có hiệu suất cao nhất.
Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu chuẩn HumanEval cho thấy phương pháp này giúp tỷ lệ giải quyết thành công các lỗi phần mềm phức tạp tăng lên đến 92%, vượt xa các tiêu chuẩn hiện hành. Công nghệ này hứa hẹn sẽ sớm được đưa vào các môi trường phát triển tích hợp (IDE) lớn để hỗ trợ lập trình viên.