蘋果推開源AI模型「DiffuCoder」 打破傳統一行一行寫法
記者鄧天心／綜合報導
蘋果近期在開發者平台Hugging Face上，釋出了開源AI程式碼生成模型DiffuCoder-7B-cpGRPO的，過去，AI寫程式多數仰賴自回歸（Autoregressive）模型，就像人類寫作一樣，必須從頭到尾、一字一句地生成內容，這種線性流程雖然穩定，但在處理複雜、冗長的程式碼時，速度與彈性都受到限制，蘋果這次推出的DiffuCoder，則採用了源自圖像生成領域的「擴散模型」（Diffusion Models）架構。
這種架構讓AI不再受限於線性生成，而是像程式設計師，先勾勒整體架構，再同步優化各個程式區塊，從一團「雜訊」出發，逐步修正、完善，最終產出結構完整、品質優異的程式碼，這種「先見林、再見樹」的作法，大幅提升了生成速度與程式品質，也讓AI更好理解程式邏輯。
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蘋果這次並非從零開始，而是與阿里巴巴合作，以阿里旗下「通義千問」團隊優化的Qwen2.5-7B開源模型為基礎，再疊加上蘋果自主研發的擴散解碼技術，並以超過2萬個高品質程式碼範例進行強化訓練，「強強聯手」的策略，節省了開發成本，也讓蘋果擁抱開源社群、積極整合全球頂尖技術。
根據權威程式碼評測（EvalPlus）結果，DiffuCoder的表現提升了4.4%，無論在生成速度還是程式品質上，都能與頂尖開源模型一較高下，未來，開發者將迎來更聰明、更快速的AI助手，AI不再只是單純的「打字員」，而是能同步優化多個模組、預見潛在錯誤的「協作夥伴」，從IDE、程式碼審查到自動除錯工具，整個AI工具都可能因這種「非線性」生成邏輯而全面升級。
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