ガイド連動クイズ · 中 レベル
Magic AI ロングコンテキスト コード モデルのクイズ
Magic の LTM モデル、ロングコンテキストの取得、HashHop 評価、コードベース推論、およびシーケンス アルゴリズムがターゲットとするコストの問題を調べてください。
質問 1 の 8
What software-development direction has Magic said it is pursuing?
すべての質問をプレビューする8 質問
クイズに答えると、答えと解説が表示されます。
- What software-development direction has Magic said it is pursuing?
- Developing AI models and agents for software-engineering tasks
- Replacing all software repositories with image datasets
- Building a spreadsheet-only OCR service
- Generating code without considering project context
- What maximum context capacity did Magic announce for LTM-2-mini in August 2024?
- Up to 100 thousand tokens
- 最大1億トークン
- Up to 1 million tokens
- Up to 10 billion tokens
- What does Magic use HashHop to evaluate?
- How well a model predicts a familiar fact from pretraining
- Whether generated source code passes every production test
- Retrieval and chaining over random hash pairs placed in a supplied long context
- How quickly a model compiles a new programming language
- 単純なトランスフォーマーの注意が 1 億トークンのコンテキストにとって問題となるのはなぜですか?
- 費用はかかりません
- オフラインでのみ機能します
- 入力を削除します
- シーケンスの長さに応じて二次的にスケールし、法外に高価になります
- マジックは 2024 年にスーパーコンピューターを構築するためにどの企業と提携しましたか?
- Google クラウド
- Apple
- スポティファイ
- Adobe
- What does a larger context window make possible for a coding task?
- キーボードでの入力が速くなった
- Include more cross-file code and documentation in one context, without guaranteeing project-wide correctness
- 画面解像度の向上
- 電気代が安くなる
- What comparison did Magic report for LTM-2-mini’s sequence-dimension algorithm?
- A 1,000-fold improvement in total cost for every deployed model
- A 1,000-fold increase in the accuracy of all code edits
- About 1,000 times lower per-token algorithmic cost than Llama 3.1 405B attention at 100M context in the reported configuration
- A fixed 1,000-token limit for every LTM model
- In a simple illustrative lookup with A → B, B → C, and C → D, what chain follows from A?
- A → C → B → D
- A → B → D → C
- A → D → C → B
- A → B → C → D