Долгое время автоматическое написание кода по его свободному описанию оставалась лишь несбыточной мечтой: алгоритмические решения не представлялись возможными, а эксперименты на базе ML-подходов не обобщались до реальных задач. Еще несколько лет назад, уже даже после активной шумихи вокруг нейронных сетей, значительных подвижек в автоматической кодогенерации не наблюдалось. Только с приходом Больших Языковых Моделей (LLM), навроде Chat-GPT, в этой области начали происходить существенные изменения.
В этом докладе мы подробно обсудим, как подступиться к AI Program Synthesis: как формализовать нашу задачу, как измерять качество получаемых методов, рассмотрим все основные архитектуры актуальных нейронных сетей для Code Generation, а также порассуждаем, в какую сторону будут развиваться дальнейшие методы
