論文の概要: CortexCompile: Harnessing Cortical-Inspired Architectures for Enhanced Multi-Agent NLP Code Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02938v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 18:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-08 14:53:30.136111
- Title: CortexCompile: Harnessing Cortical-Inspired Architectures for Enhanced Multi-Agent NLP Code Synthesis
- Title（参考訳）: CortexCompile: 強化マルチエージェントNLPコード合成のための高調波皮質刺激型アーキテクチャ
- Authors: Gautham Ramachandran, Rick Yang,
- Abstract要約: 神経科学の原則を自然言語処理に統合することは、自動コード生成に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,ヒト脳皮質領域の特殊機能に触発された新しいモジュラーシステムであるCortexCompileについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current approaches to automated code generation often rely on monolithic models that lack real-time adaptability and scalability. This limitation is particularly evident in complex programming tasks that require dynamic adjustment and efficiency. The integration of neuroscience principles into Natural Language Processing (NLP) has the potential to revolutionize automated code generation. This paper presents CortexCompile, a novel modular system inspired by the specialized functions of the human brain's cortical regions. By emulating the distinct roles of the Prefrontal Cortex, Parietal Cortex, Temporal Lobe, and Motor Cortex, CortexCompile achieves significant advancements in scalability, efficiency, and adaptability compared to traditional monolithic models like GPT-4o. The system's architecture features a Task Orchestration Agent that manages dynamic task delegation and parallel processing, facilitating the generation of highly accurate and optimized code across increasingly complex programming tasks. Experimental evaluations demonstrate that CortexCompile consistently outperforms GPT-4o in development time, accuracy, and user satisfaction, particularly in tasks involving real-time strategy games and first-person shooters. These findings underscore the viability of neuroscience-inspired architectures in addressing the limitations of current NLP models, paving the way for more efficient and human-like AI systems.
- Abstract（参考訳）: コードの自動生成に対する現在のアプローチは、リアルタイムの適応性とスケーラビリティに欠けるモノリシックなモデルに依存していることが多い。
この制限は、動的調整と効率性を必要とする複雑なプログラミングタスクにおいて特に顕著である。
神経科学の原理を自然言語処理(NLP)に統合することは、自動コード生成に革命をもたらす可能性がある。
本稿では,ヒト脳皮質領域の特殊機能に触発された新しいモジュラーシステムであるCortexCompileについて述べる。
前頭前皮質、Parietal Cortex、Temporal Lobe、Motor Cortexの異なる役割をエミュレートすることで、CortexCompileはGPT-4oのような従来のモノリシックモデルと比較してスケーラビリティ、効率、適応性に大きな進歩を遂げている。
システムのアーキテクチャは、動的タスクデリゲートと並列処理を管理するタスクオーケストレーションエージェントを備えており、ますます複雑なプログラミングタスクにまたがる高度に正確で最適化されたコードの生成を容易にする。
CortexCompileは、特にリアルタイム戦略ゲームやファーストパーソンシューティングのタスクにおいて、開発時間、精度、ユーザ満足度において一貫してGPT-4oを上回っている。
これらの発見は、現在のNLPモデルの限界に対処し、より効率的で人間らしいAIシステムを実現する上で、神経科学にインスパイアされたアーキテクチャの生存可能性を強調している。
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