蓝色巨人希望为基于AI的编程工具创建含有丰富训练资源的ImageNet。
IBM已组建了一个庞大的源代码库，用于教机器学习程序学习编程。
这个数据集名为Project CodeNet，含有1400万个代码示例，共5亿行代码，涉及的编程语言超过55种：从Java、C和Go到COBOL、Pascal和FORTRAN，不一而足。老实讲，其中四分之三以上的代码是用C ++和Python编写的。
这些源代码不是从生产级应用程序或开发中的应用程序获取的，而是从参赛者向在日本组办的两大编程竞赛：Aizu和AtCoder提交的软件作品收集而来的。在这些竞赛中，参赛者需要编写必要的代码，以便将一组特定的输入转换成一组所需的输出。大约一半的代码示例按预期的那样运行，其余被标记为是错误的解决方案、非构建（non-building）或有缺陷。
比如说，理想情况下，您将训练一个AI工具，可以识别出好的程序、拒绝坏的程序。700万个代码示例包括了输入和所需的输出。
IBM希望CodeNet仿效ImageNet（用于训练计算机视觉应用程序的图片和标签数据库），并成为教软件明白软件开发蓝图的领先数据集——即代码实际上外观如何、与其他代码相比如何。IBM希望CodeNet可以用于训练诸如此类的开发工具：可以搜索应用程序和库来源以查找所需的例程，可以将一种语言转换成另一种语言，或者识别错误或正确的实现机制。
IBM在本周召开Think线上大会时宣布了该项目，称：“IBM相信CodeNet项目将充当颇有价值的基准数据集，用于源码到源码的转换，并将遗留代码库转换成现代代码语言，从而帮助公司企业加快AI的应用。”
IBM和MIT-IBM Watson AI实验室团队联合开发了该数据集，撰写了一篇论文介绍相关工作，并将所有整理后的材料放在了该项目在GitHub的页面（https://github.com/IBM/Project_CodeNet）上。
“该数据集不仅在规模上很独特，在它有助于基准测试的编程任务的多样性上也很独特：从代码相似性和分类以获得代码推荐算法方面的进步，到一大批编程语言之间的代码转换，再到代码性能改进技术方面的进步，”研究人员在报告中这样总结道。
