Modelos menores podem escrever códigos melhores
Treino por reforço ensina IA a usar o projeto inteiro ao sugerir código e supera modelo de 32 bilhões de parâmetros em testes.
Por Thiago Botti2 min de leitura
Quem programa conhece a cena: o assistente sugere uma linha que parece certa, mas chama algo que não existe no projeto. Uma equipe de pesquisadores mostrou que modelos de IA relativamente pequenos, com cerca de 7 bilhões de parâmetros, acertam mais essas sugestões quando são treinados para entender o que o programador pretende. O método se chama IntentCoder e foi publicado com revisão por pares na conferência EMNLP 2026.
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