التاليالدليل التالي
بروتوكول السياق النموذجي
لغة الذكاء الاصطناعي
دليل الشركات
Magic AI is a startup developing long-context models for software-development tasks.
استمع إلى هذا الدليلرواه الذكاء الاصطناعي · ~2 min
The company says LTM-2-mini supports up to 100 million tokens, which can place substantially more cross-file code and documentation in one context; capacity alone does not guarantee correct reasoning over an entire codebase.
Magic AI is a startup developing an AI software engineer rather than only autocomplete. In its August 2024 research update, the company described LTM models, including LTM-2-mini, with a context window of up to 100 million tokens; its analogy is roughly 10 million lines of code or about 750 novels. This is a model capacity claim, not evidence that the model can correctly understand every codebase or complete every project-wide task. The update also describes a Google Cloud partnership for supercomputer development and funding announced at that time. Magic introduced HashHop as a controlled evaluation using random, incompressible hash pairs and chained lookups to test retrieval at long context lengths. Results on that constructed task measure those retrieval and chaining tasks; they do not prove arbitrary code comprehension or performance on every real repository.
Providing a large repository or selected subset as context for questions about cross-file relationships, then checking the answer against source code.
Drafting a refactor that touches related files for a developer to review and test.
Supplying code, documentation, and logs together when investigating a bug whose cause may span files.
Summarizing a selected repository context as an onboarding aid, with links or references for follow-up.
Longer contexts can allow developers to supply more code, documentation, and task details together. Reliable multi-file work still depends on retrieval, reasoning accuracy, tool execution, and verification. Future systems should be evaluated on representative codebases and tasks, including whether they find relevant distant files and make changes that pass tests, rather than being judged by context size alone.
رسالة إخبارية مجانية
ثلاث قصص تم التحقق منها بواسطة الذكاء الاصطناعي كل صباح من أيام الأسبوع، مكتوبة باللغة الإنجليزية البسيطة. مجاني للأبد، بدون إعلانات.
بريد إلكتروني واحد كل يوم من أيام الأسبوع. إلغاء الاشتراك بنقرة واحدة. نحن لا نبيع أو نشارك عنوانك أبدًا.
اختبر نفسك
تعليقات فورية على كل إجابة، وشهادة قابلة للمشاركة مع معرف يمكن التحقق منه بمجرد اجتياز الدورة التدريبية.
دعم تعليم الذكاء الاصطناعي المجاني. AI Understanding هي منظمة 501(c)(3) غير ربحية - لا إعلانات ولا نظام حظر الاشتراك غير المدفوع على الإطلاق. قم بالتبرع
Magic AI is a startup developing long-context models for software-development tasks. The company says LTM-2-mini supports up to 100 million tokens, which can place substantially more cross-file code and documentation in one context; capacity alone does not guarantee correct reasoning over an entire codebase.
Magic describes its work as developing AI for software engineering. This is a company goal; it does not guarantee that a model can correctly handle every codebase.
Magic’s August 2024 report announced a context window of up to 100 million tokens for LTM-2-mini. Context capacity is distinct from accuracy on a task.
Magic designed HashHop as a controlled random-hash retrieval and chaining benchmark. It reduces semantic cues but does not establish broad code understanding.
تزداد تكلفة الاهتمام القياسي مع مربع طول التسلسل، لذا فإن السياقات الطويلة جدًا تكون باهظة الثمن للغاية بدون خوارزميات أفضل.
أعلنت شركة Magic عن شراكة مع Google Cloud لبناء أجهزة كمبيوتر عملاقة على أجهزة Nvidia.
استمر في التعلم
تم اختيار المزيد من الأدلة لهذا الموضوع
التاليالدليل التالي
بروتوكول السياق النموذجي
لغة الذكاء الاصطناعي