InstructPipe：使用人工指令和 LLM 生成 Visual Blocks 管道

快速阅读: 《Google Research 博客》消息，我们推出Visual Blocks for ML，通过可视化编程加速机器学习原型开发。为解决初学者难题，研发InstructPipe，结合LLM和代码解释器生成AI流水线，显著降低学习门槛并提升效率，获CHI 2025荣誉提名。

为了加速机器学习（ML）的原型开发，我们在 CHI 2023 和 2024 年 WebAI 峰会上推出了**面向机器学习的可视化块（Visual Blocks for ML）**。可视化块是一个可视化的编程框架，它允许用户通过在工作区中连接模块来完成编程，从而形成我们所称的节点图或 AI 流水线（查看我们的在线演示和 Colab 示例）。可视化编程为开发者提供了低代码的体验，仅依赖这些构建模块即可实现编程。然而，初学者有时仍会面临在空白工作区中如何正确设置和连接模块的问题。

在《**InstructPipe：基于人类指令和大型语言模型生成可视化块流水线**》一文中，该论文荣获 CHI 2025 的荣誉提名，我们推出了**InstructPipe**，这是一个基于文本指令设计机器学习流水线的人工智能助手。作为这一框架的一部分，我们提供了三个模块——两种大型语言模型（LLM）模块和一个代码解释器。LLM 模块用于为目标流水线生成伪代码，而代码解释器则在可视化编辑器中呈现流水线，促进了人机协作。技术和用户评估均表明，InstructPipe 能够帮助用户优化机器学习流水线的工作流程，降低学习成本，并通过开放性指令激发创新思维。

这一工具不仅为开发者提供了便捷的操作方式，还极大地提升了他们的工作效率与创造力。无论是新手还是资深专家，都能从中受益，快速构建出符合需求的 AI 流水线。

(以上内容均由Ai生成)