論文の概要: A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14734v4
• Date: Fri, 01 Nov 2024 12:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:45:27.127705
• Title: A Survey of Neural Code Intelligence: Paradigms, Advances and Beyond
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークインテリジェンスに関する調査
• Authors: Qiushi Sun, Zhirui Chen, Fangzhi Xu, Kanzhi Cheng, Chang Ma, Zhangyue Yin, Jianing Wang, Chengcheng Han, Renyu Zhu, Shuai Yuan, Qipeng Guo, Xipeng Qiu, Pengcheng Yin, Xiaoli Li, Fei Yuan, Lingpeng Kong, Xiang Li, Zhiyong Wu,
• Abstract要約: この調査は、コードインテリジェンスの発展に関する体系的なレビューを示す。 50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクのカテゴリ、および680以上の関連する広範な研究をカバーしている。 発達軌道の考察に基づいて、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの間の新たな相乗効果について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.95530356322621
• License:
• Abstract: Neural Code Intelligence -- leveraging deep learning to understand, generate, and optimize code -- holds immense potential for transformative impacts on the whole society. Bridging the gap between Natural Language and Programming Language, this domain has drawn significant attention from researchers in both research communities over the past few years. This survey presents a systematic and chronological review of the advancements in code intelligence, encompassing over 50 representative models and their variants, more than 20 categories of tasks, and an extensive coverage of over 680 related works. We follow the historical progression to trace the paradigm shifts across different research phases (e.g., from modeling code with recurrent neural networks to the era of Large Language Models). Concurrently, we highlight the major technical transitions in models, tasks, and evaluations spanning through different stages. For applications, we also observe a co-evolving shift. It spans from initial endeavors to tackling specific scenarios, through exploring a diverse array of tasks during its rapid expansion, to currently focusing on tackling increasingly complex and varied real-world challenges. Building on our examination of the developmental trajectories, we further investigate the emerging synergies between code intelligence and broader machine intelligence, uncovering new cross-domain opportunities and illustrating the substantial influence of code intelligence across various domains. Finally, we delve into both the opportunities and challenges associated with this field, alongside elucidating our insights on the most promising research directions. An ongoing, dynamically updated project and resources associated with this survey have been released at https://github.com/QiushiSun/Awesome-Code-Intelligence.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングを活用してコードを理解し、生成し、最適化するニューラル・コード・インテリジェンスは、社会全体に変革をもたらす大きな可能性を秘めている。 自然言語とプログラミング言語のギャップを埋めて、このドメインは、過去数年間、両方の研究コミュニティの研究者から大きな注目を集めてきた。 この調査では、50以上の代表モデルとその変種、20以上のタスクカテゴリ、および680以上の関連研究を網羅した、コードインテリジェンスの進歩に関する体系的および時系列的なレビューを提示する。 我々は、異なる研究フェーズ(例えば、リカレントニューラルネットワークによるコードモデリングから、大規模言語モデルの時代まで)にわたるパラダイムシフトをトレースするために、歴史的な進歩を追及する。 同時に、さまざまな段階にまたがるモデル、タスク、評価における主要な技術的な変遷を強調します。 アプリケーションでは、共に進化するシフトも観察します。 初期の取り組みから特定のシナリオへの対処まで、その急速な拡張の間にさまざまなタスクを探索し、現在ますます複雑で多様な現実世界の課題に取り組むことに集中している。 発達軌跡の考察に基づき、コードインテリジェンスとより広範なマシンインテリジェンスとの新たな相乗効果について検討し、新たなクロスドメインの機会を明らかにし、コードインテリジェンスが様々な領域にまたがる実質的な影響を明らかにした。 最後に、この分野での機会と課題を掘り下げ、最も有望な研究方向性についての洞察を解明する。 進行中の動的に更新されたプロジェクトと、この調査に関連するリソースがhttps://github.com/QiushiSun/Awesome-Code-Intelligenceでリリースされた。

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