MITとその他の研究者チームが開発した新しいアプローチにより、プログラマーは今、大規模言語モデル（LLM）を利用して、より迅速にコンピューターコードを生成できるようになりました。
この技術は、生成されたコードがプログラミング言語の規則に沿い、コンピューターのクラッシュを引き起こさないようにします。
従来の方法では出力の検証が行いにくい問題がありましたが、研究者たちの手法では、確率的アプローチを使用して効率を向上させます。
小型モデルによる計算効率の向上は、具体的なケースで大型モデルよりも正確で適切な出力を生み出すことを可能にしました。
将来的には、非専門家でもAI生成コンテンツを制御できるようになるかもしれません。
例えば、自然言語プロンプトを使って、ビジネスパーソンがデータベース操作のための複雑なSQLクエリを書くことが可能になるでしょう。
長期的には、このプロジェクトはデータ分析や科学的発見に応用され、AIが生成するアウトプットが実用的かつ正確であることを保証する道を開くことになるでしょう。
研究は、学際的なチームによって進められ、その成果は国際会議で発表されます。
これが次世代のプログラミングアシスタントの誕生を導くかもしれません。
出典 : Making AI-generated code more accurate in any language https://news.mit.edu/2025/making-ai-generated-code-more-accurate-0418
