一起介绍无缝LLM代码执行的代码解释器API

ai ofer.ai揭示了一种开创性的工具，即“在一起代码解释器（TCI）”，该工具提供了一个API，旨在无缝执行由大语言模型（LLMS）生成的代码。据Jo.

简化代码执行

尽管LLM擅长生成代码，但传统上，他们缺乏执行该代码的能力，因此需要手动测试和开发人员进行调试。 TCI通过提供一种直接的方法来牢固地按大规模执行LLM生成的代码，从而解决了这一限制。这项创新简化了代理工作流的开发，并为更高级的增强学习操作铺平了道路。

关键功能和应用

通过将LLM生成的代码作为输入，在安全的沙盒环境中执行并输出结果来运行代码解释器。然后可以将该输出重新引入LLM中以在闭环系统中连续改进。这个过程允许LLMS产生更丰富，更动态的响应。

例如，当像QWEN CODER 32B这样的LLM生成代码创建图表时，TCI可以执行代码并产生视觉输出，从而克服了LLM的固有执行限制。

增强增强学习

TCI的快速代码执行功能引起了专注于强化学习（RL）的机器学习团队的重大兴趣。它可以通过全面的单元测试来自动评估，从而促进有效的RL训练周期。 TCI可以处理数百个并发的沙箱执行，提供严格的测试和评估所需的安全环境。

值得注意的是，来自伯克利AI研究和天空计算实验室的开源倡议代理将TCI集成到其RL操作中。这种集成加速了他们的训练周期并提高了模型的准确性，同时保持了成本效率。

可伸缩性和可访问性

ai一起介绍了“会议”的概念，作为TCI使用的测量单位，定价为每次会议0.03美元。每个会话代表一个主动的代码执行环境，持续60分钟并支持多个执行作业。该模型有助于在各种应用程序中可扩展，有效地使用TCI。

TCI入门

开发人员可以通过可用的Python SDK或API开始利用TCI，并提供全面的文档和资源。此发布包括对MCP的支持，允许将代码解释能力集成到任何MCP客户端中，从而扩展了该工具的可访问性和实用程序。

共同的代码解释器设置为改变开发人员如何使用LLM生成的代码，提供一种简化的可扩展解决方案，用于执行复杂的工作流程和增强机器学习操作。

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