如何训练最强代码大模型？北大aiXcoder-7B贡献前沿实践

北京大学aiXcoder团队发布的aiXcoder-7B代码大模型，通过引入抽象语法树（AST）结构和大规模预训练，提升了代码生成和补全能力。该模型采用结构化FIM、多文件排序等创新预训练方法，有效解决了现有代码大模型忽略代码结构性和上下文关系的问题。aiXcoder-7B在多个评测集中表现出色，尤其在跨文件上下文理解和代码补全方面。这项研究被ICSE 2025收录，标志着其技术前瞻性和应用创新性获得学术界认可。同时，团队正致力于进一步提升模型对实际开发场景的理解能力。
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