Am 3. März 2022, weniger als einen Monat nach der Geburt von Devin, dem weltweit ersten KI-Programmierer, entwickelte das NLP-Team der Princeton University einen Open-Source-KI-Programmierer SWE-Agent. Es nutzt das GPT-4-Modell, um Probleme in GitHub-Repositorys automatisch zu lösen. Die Leistung des SWE-Agenten auf dem SWE-Bench-Testsatz ist ähnlich wie die von Devin, er benötigt durchschnittlich 93 Sekunden und löst 12,29 % der Probleme. Durch die Interaktion mit einem dedizierten Terminal kann der SWE-Agent Dateiinhalte öffnen und durchsuchen, die automatische Syntaxprüfung verwenden, bestimmte Zeilen bearbeiten sowie Tests schreiben und ausführen. (Hinweis: Der obige Inhalt stellt eine geringfügige Anpassung des Originalinhalts dar, die Schlüsselinformationen im Originaltext bleiben jedoch erhalten und überschreiten nicht die angegebene Wortbeschränkung.)
Die Agent-Computer-Schnittstelle (ACI) von SWE-Agent wurde vereinfacht , und die Befehle und Rückmeldungen großer Modelle wurden vereinfacht. Das Format wurde neu gestaltet, um das Durchsuchen des Repositorys, das Anzeigen, Bearbeiten und Ausführen von Codedateien zu erleichtern. Das Forschungsteam stellt außerdem einige nützliche Funktionen wie Code-Inspektor, Datei-Viewer und Befehl zur Suche nach globalen Katalogzeichenfolgen bereit, um die Effizienz zu verbessern. Diese Anpassungen tragen zur Verbesserung der Produktivität bei.
Am selben Tag kündigte Alibaba Cloud einen besonderen neuen Mitarbeiter an – den KI-Programmierer „Tongyi Lingma“, Jobnummer AI001. Dieser KI-Programmierer absolvierte mehrere Monate lang ein Praktikum innerhalb und außerhalb von Alibaba Cloud, bevor er in die Reihen der regulären Mitarbeiter aufgenommen wurde, und erhielt eine positive Bewertung von über 80 %. Die Hinzufügung von Tongyiling Code zeigt, dass die Hinzufügung von universellem Code die Effizienz von Ingenieuren beim Schreiben, Lesen, Finden von Fehlern und Optimieren von Code verbessert hat. Es wird beschrieben, dass die Fähigkeit, 7x24 Stunden lang auf Abruf zu sein, den Bedarf an Menschen weitgehend überflüssig macht Wie viel Arbeit Programmierer in das Testen von Code stecken.
Universal Lingma wurde gemeinsam von Alibaba Cloud und General Labs entwickelt. Es wurde mehr als 2 Millionen Mal heruntergeladen und jeden Tag werden Millionen von Codezeilen übernommen. Es beherrscht mehr als 200 Programmiersprachen und beherrscht 16 gängige Sprachen. General Lingma verfügt nicht nur über Fähigkeiten wie Codefortsetzung, Generierung von Komponententests, Codeoptimierung usw., sondern kann auch intelligente Fragen und Antworten sowie abnormale Fehlerberichte durchführen, wodurch die Komplexität der Fehlerbehebungsarbeiten verringert wird. Darüber hinaus unterstützt es auch spezielle Schulungen für Codebasen auf Unternehmensebene, ein besseres Verständnis von Unternehmenscode und Dokumentdaten und unterstützt lokalisierte Anpassungen.
In der Welle der künstlichen Intelligenz ist das Aufkommen von KI-Programmierern zweifellos ein wichtiger Meilenstein der technologischen Revolution. Von der Erforschung des logischen Denkens und von Expertensystemen in den frühen 1950er Jahren bis zur weit verbreiteten Anwendung von Deep Learning und maschinellem Lernen heute ist der Entwicklungshintergrund der KI-Technologie vielfältig. In den letzten Jahrzehnten hat sich der Umfang der KI-Forschung und -Anwendungen immer weiter erweitert. Die KI-Technologie konzentrierte sich zunächst auf die Lösung logischer Probleme und die Simulation menschlichen Denkens und ist mittlerweile in verschiedenen Bereichen tätig, darunter im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im Transportwesen usw. Die Rolle der KI-Programmierer
Der Aufstieg der Programmierer für künstliche Intelligenz markiert einen großen Durchbruch in der Technologie der künstlichen Intelligenz im Bereich der Programmierung. Es kann nicht nur das Ökosystem der Softwareentwicklungsbranche umgestalten, sondern hat auch weitreichende Bedeutung für unser Verständnis des Potenzials und der Grenzen künstlicher Intelligenz. Der Aufstieg der KI-Programmierung verändert möglicherweise die Arbeitsweise von Programmierern und die Qualifikationsanforderungen, wird jedoch nicht die Bedeutung des Programmiererberufs verringern.
Analyse der technischen Eigenschaften von KI-Programmierern
KI-Programmierer wie Devin, Tongle Lingma und der SWE-Agent der Princeton University definieren die Grenzen der Softwareentwicklung neu. Diese Systeme demonstrieren nicht nur das enorme Potenzial der KI im Bereich der Programmierung, sondern zeigen auch mögliche zukünftige Richtungen der Technologiebranche auf. KI-Programmierer können Softwareentwicklungszyklen beschleunigen und die Codequalität durch maschinelles Lernen und Automatisierungstechnologien verbessern. Das Ergebnis kann ein effizienterer und intelligenterer Entwicklungsprozess sowie kreativere und innovativere Entwicklungsrichtungen sein.
Devin: Vollautomatischer KI-Softwareentwickler
Devin ist der weltweit erste vollautomatische KI-Softwareentwickler. Seine Entstehung markiert einen wichtigen Meilenstein auf dem Gebiet der KI in der Softwareentwicklung. Devin verfügt über langfristige Denk- und Planungsfähigkeiten und ist in der Lage, komplexe technische Aufgaben auszuführen. Dies bedeutet, dass Devin nicht nur einfache Codierungsaufgaben bewältigen kann, sondern auch den gesamten Projektlebenszyklus verwaltet, von der Anforderungserfassung bis hin zu Design, Codierung, Tests und Bereitstellung. Die Bedeutung von Devin besteht darin, dass es nicht nur einfache Codierungsaufgaben bewältigen kann, sondern auch den gesamten Projektlebenszyklus verwalten kann, von der Anforderungserfassung bis hin zu Design, Codierung, Tests und Bereitstellung, und auch komplexe Engineering-Aufgaben übernehmen kann.
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Bild: OpenDevin ist ein Klon von Devin mit dem Ziel, die Macht mit der Open-Source-Community zu teilen. Durch Community-Beiträge und ein Engagement für offene Standards hofft OpenDevin, die Fähigkeiten der KI-gestützten Softwareentwicklung zu verfeinern und zu erweitern.
Devins Kernstärke ist seine Fähigkeit, sich relevante Zusammenhänge abzurufen, zu lernen und Fehler im Laufe der Zeit zu korrigieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Devin, sich im Verlauf des Projekts kontinuierlich zu verbessern und so die Möglichkeit menschlicher Fehler zu verringern. Darüber hinaus ist Devin mit gängigen Tools für Entwickler wie Shell, Code-Editor und Browser ausgestattet, die in eine Sandbox-Computing-Umgebung integriert sind, um Sicherheit und Flexibilität zu gewährleisten.
Echtzeit-Zusammenarbeit mit Benutzern ist ebenfalls ein wichtiges Merkmal von Devin. Es meldet den Fortschritt in Echtzeit, nimmt Feedback entgegen und trifft bei Bedarf gemeinsam mit den Benutzern Designentscheidungen. Dieses Kooperationsmodell verbessert nicht nur die Entwicklungseffizienz, sondern erhöht auch die Anpassungsfähigkeit und Innovation des Projekts.
Überblick über Devins technische Eigenschaften und Fähigkeiten: Devin ist ein KI-Softwareentwickler, der vom Cognition AI-Team entwickelt wurde. Er verfügt über die Fähigkeit, selbstständig zu programmieren und komplexe technische Aufgaben selbstständig zu erledigen. Zu den wichtigsten technischen Merkmalen von Devin gehören:
„Tongyi Lingma“: Erweiterter KI-Programmierassistent
Tongyi Lingma ist ein von Alibaba Cloud eingeführter KI-Programmierassistent. Sein Ziel ist es, die Effizienz und Qualität der Softwareentwicklung zu verbessern. Es hilft Programmierern, sich wiederholende Arbeiten durch die Automatisierung von Programmieraufgaben zu reduzieren, sodass sie mehr Zeit haben, sich auf Innovationen und die Lösung komplexer Probleme zu konzentrieren.
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Tongyi Lingmas zukünftiges Ziel ist es, 20 % des Unternehmenscodes zu schreiben, damit sich Programmierer mehr auf das Systemdesign und die Entwicklung des Kerngeschäfts konzentrieren können. Gleichzeitig wird Tongyi Lingma auch auf der Tongyi Qianwen APP eingeführt, die kostenlos und für die Öffentlichkeit zugänglich ist und es jedem ermöglicht, Code auf seinem Mobiltelefon zu schreiben und zu lernen. Für Studierende ohne Programmierkenntnisse kann Tongyi Qianwen auch Studienvorschläge machen und Studienpläne formulieren. Dies bedeutet, dass KI-Programmierer nicht nur Assistenten von Programmierern sind, sondern möglicherweise zu wichtigen Akteuren im Bereich der Softwareentwicklung werden.
Überblick über die technischen Merkmale und Fähigkeiten von „Tongyi Lingma“
Princeton Open-Source-KI-Programmierer: SWE-Agent
Der von der Princeton University eingeführte SWE-Agent ist der erste Open-Source-KI-Programmierer, der auf GPT-4-Technologie basiert. Als Open-Source-Projekt kann SWE-agent Fehler im GitHub-Repository automatisch beheben, was einen großen Beitrag für die Open-Source-Community darstellt. Auf dem SWE-Bench-Testset löste SWE-Agent 12,29 % der Probleme erfolgreich und benötigte dabei durchschnittlich nur 93 Sekunden, was eine mit Devin vergleichbare Genauigkeit zeigt.
Der Open-Source-Charakter von SWE-agent bedeutet, dass er schnell Feedback und Verbesserungen von der Community erhalten kann, was den Fortschritt der KI im Bereich der Softwareentwicklung beschleunigt. Der Erfolg von SWE-Agent zeigt auch, dass KI-Programmierer nicht nur die Entwicklungseffizienz verbessern, sondern auch die Codequalität verbessern und die Wartungskosten senken können.
Abbildung: SWE-Benchmark-Leistung
Open-Source-Natur SWE-Agent ist ein Open-Source-Projekt, was bedeutet, dass sein Code, Design und Funktionen öffentlich sind, was Entwicklern auf der ganzen Welt zur Verfügung steht Bietet Möglichkeiten zur Teilnahme und Mitarbeit. Es erreichte schnell 1,6.000 Sterne und 109 Forks auf GitHub, was die hohe Anerkennung und das Interesse der Open-Source-Community an dieser Technologie zeigt.
1. Agent-Computer-Schnittstelle (ACI) basierend auf GPT-4 SWE-Agent nutzt das Design der Agent-Computer-Schnittstelle (ACI), um es großen Modellen wie GPT-4 zu erleichtern, das Repository zu durchsuchen, anzuzeigen, zu bearbeiten und Codedateien ausführen. Dieses Design ähnelt dem vom Menschen bevorzugten UI-Design und verbessert die Effizienz und Qualität der Interaktion mit großen Modellen.
2. Möglichkeit zur automatischen Fehlerbehebung Der SWE-Agent kann Fehler im GitHub-Repository automatisch beheben. Auf dem SWE-Bench-Testset löste es erfolgreich 12,29 % der Probleme, benötigte durchschnittlich nur 93 Sekunden und seine Genauigkeit war mit der des zuvor eingeführten KI-Programmierers Devin vergleichbar. Dies zeigt die effizienten und präzisen Fähigkeiten des SWE-Agenten bei der Automatisierung von Software-Engineering-Aufgaben.
3. Interaktion mit einem dedizierten Terminal Der SWE-Agent funktioniert durch die Interaktion mit einem dedizierten Terminal. Er kann Dateiinhalte öffnen und durchsuchen, die automatische Syntaxprüfung verwenden, bestimmte Zeilen bearbeiten und auch Tests schreiben und ausführen. Diese Art der Interaktion bietet KI-Programmierern mehr Autonomie und Flexibilität.
4. Funktionsdesign SWE-Agent enthält sehr nützliche Funktionen, die das Forschungsteam beim Design der Agent-Computer-Schnittstelle gefunden hat, einschließlich des Hinzufügens eines Linters, der ausgeführt wird, wenn ein Bearbeitungsbefehl ausgegeben wird, und keinen Code löscht, wenn die Syntax falsch ist . ermöglicht die Weitergabe von Bearbeitungsbefehlen. Darüber hinaus stehen Agenten ein speziell entwickelter Dateibetrachter und Befehle zur verzeichnisweiten Zeichenfolgensuche zur Verfügung, die alle darauf ausgelegt sind, die Produktivität und Genauigkeit zu steigern.
5. Agenten-Workflow Der Workflow des SWE-Agenten ist in zwei Phasen unterteilt: „Begründung“ und „Bewertung“. Während der Inferenzphase bearbeitet der SWE-Agent die auf GitHub gemeldeten Probleme und generiert eine Pull-Anfrage (Pull Request), die darauf abzielt, das Problem zu beheben. Während der Evaluierungsphase wird der generierte Pull-Request ausgewertet, um zu bestätigen, ob er das gemeldete Problem tatsächlich löst.
Das Aufkommen von KI-Programmierern wie Devin, Tongyi Lingma und SWE-Agent zeigt, dass die Zukunft der Softwareentwicklung automatisierter, intelligenter und kollaborativer sein wird. Die technischen Eigenschaften und Fähigkeiten dieser Systeme zeigen, wie KI die Entwicklungseffizienz verbessern und reduzieren kann Fehlerquoten senken und Innovationen vorantreiben.
Tests von Devin AI Programmer haben gezeigt, dass es in der Lage ist, eine Vielzahl von Programmieraufgaben zu erledigen, darunter Software, die APIs verwendet, um Aktienkurse zu ermitteln, und die Erstellung von Websites, die es Benutzern ermöglichen, mit großen Modellen Schach zu spielen. Devin leistet hervorragende Arbeit im Umgang mit API-Schlüsseln, Paketfehlern und Hinweiswörtern zum Schachspielen mit LLM. Allerdings muss die Rückmeldungsgeschwindigkeit noch verbessert werden.
Tongyi Lingma funktioniert ähnlich wie GitHub Copilot und Benutzer können problemlos von einem Tool zum anderen wechseln. Obwohl es in Bezug auf die Code-Schreibfähigkeiten nicht so gut ist wie GitHub Copilot, bietet es kostenlose Nutzung, Vorteile in bestimmten Bereichen sowie eine gute Bedienoberfläche und Anpassungsfähigkeit. Nach persönlichen Tests und Bewertungen kann Tongyi Lingma eine Punktzahl von 3,5 bis 4 Punkten (von 5 Punkten) erreichen und gilt als ein Werkzeug zur Unterstützung der KI-Codierung, das es wert ist, ausprobiert zu werden.
Der von der Princeton University eingeführte SWE-Agent ist genauso fähig wie Devin, Fehler in GitHub-Repositories automatisch zu beheben, was im Durchschnitt nur 93 Sekunden dauert. Dieses Open-Source-Projekt erlangte auf GitHub schnell Anerkennung und Interesse in der Community.
1 Durch die Testeffizienz und -genauigkeit verbessern KI-Programmierer die Effizienz von Softwaretests durch Automatisierungstechnologie und können Fehler schnell identifizieren und beheben. Sie nutzen Algorithmen für maschinelles Lernen, um kontinuierlich zu lernen und zu optimieren, um die Genauigkeit und Abdeckung der Fehlererkennung zu verbessern. Diese kontinuierliche Lernfähigkeit ermöglicht es KI-Programmierern, ihre Leistung während des Softwareentwicklungsprozesses kontinuierlich zu verbessern.
2. Automatisierte Fehlererkennung: KI-Programmierer sind hervorragend darin, die Fehlererkennung zu automatisieren. Sie können eine detaillierte Analyse von Softwarecode und Testdaten durchführen, um versteckte und komplexe Fehler zu identifizieren. Dies verbessert nicht nur die Qualität der Tests, sondern spart auch viel Zeit und Arbeitskosten.
3. Kontinuierliche Leistungstests: KI-Programmierer können kontinuierliche Leistungstests durchführen, um die Stabilität und Zuverlässigkeit des Softwaresystems sicherzustellen. Sie stellen die Softwarequalität sicher, indem sie verschiedene Testszenarien simulieren und die Softwareleistung unter verschiedenen Bedingungen bewerten.
4. Funktions- und Leistungstests: KI-Programmierer können automatisch Unit-Tests, Integrationstests und Leistungstests durchführen, um die Codequalität sicherzustellen. Diese Tests sind in der Regel automatisiert und können durchgeführt werden, bevor der Code in Produktions- oder Testumgebungen bereitgestellt wird.
5. Verbessern Sie die Arbeitseffizienz. KI-Programmierer können auch herkömmlichen Testingenieuren helfen, ihre Arbeitseffizienz zu verbessern, indem sie beispielsweise beim Schreiben von Testdokumenten, Testfällen und Testberichten helfen. Obwohl KI-Programmierer menschliche Testingenieure beim Use-Case-Design nicht vollständig ersetzen können, können sie in einigen Aspekten bereits wirksame Unterstützung leisten.
Basierend auf den oben genannten mehreren Indikatoren zeigen mehrere Bewertungsergebnisse, dass die KI-Programmierer Devin, Tongyi Lingma und SWE-Agent beim Test von Software-Engineering-Aufgaben unterschiedlich abschneiden und jeweils ihre eigenen Merkmale aufweisen.
Im SWE-Bench-Basistest konnte Devin 13,86 % der Probleme ohne menschliche Hilfe lösen.
Devins Test zeigt, dass es eine mehrstufige Planung durchführen und Umgebungsfeedback erhalten kann. 72 % der bestandenen Tests dauern mehr als 10 Minuten, was seine iterativen Fähigkeiten unterstreicht.
Tongyi Lingma bietet die beste Leistung bei der Unterstützung der Java-Codierung, und in Bezug auf SQL und Codefehlerkorrektur ist iFlyCode möglicherweise die bessere Wahl.
Tongyi Lingma unterstützt Codeerklärungen in mehr als 30 Sprachen und kann Fragen und Antworten zu Kenntnissen in bestimmten Bereichen beantworten, z. B. Fragen zu Alibaba Cloud OSS.
SWE-Agent ist ein Open-Source-Software-Engineering-Agent, der GitHub-Probleme in Pull-Anfragen umwandelt und 12,29 % der Probleme im SWE-Bench-Testset löst.
SWE-Agent implementiert Agent Computer Interface (ACI) und erleichtert LM das Durchsuchen des Warehouse sowie das Anzeigen, Bearbeiten und Ausführen von Codedateien, indem er einfache LM-Center-Befehle und Feedback-Formate entwirft.
Umfassende Bewertung, Devin hat eine starke Fähigkeit, Probleme ohne Hilfe zu lösen, Tongyi Lingma hat Vorteile in bestimmten Bereichen wie Programmierausbildung und Codeerklärung, und SWE-Agent ist als Open-Source-Agent gut darin, herausragende GitHub-Probleme zu lösen. Jedes Tool hat seine einzigartigen Vorteile und anwendbaren Szenarien.
Die Erweiterung der KI-Programmiertechnologie führt ständig zu Veränderungen im Bereich der Softwareentwicklung. Von der automatisierten Programmierung über intelligente Programmiertools bis hin zu Optimierungsalgorithmen und automatisierten Tests wird die KI-Programmiertechnologie zu einem unverzichtbaren Bestandteil der Softwareentwicklung.
Die Entwicklung der KI-Technologie hat dazu geführt, dass viele traditionelle Programmieraufgaben durch Automatisierung ersetzt wurden. Beispielsweise kann KI verwendet werden, um automatisch Code zu generieren, automatisierte Tests durchzuführen, Algorithmen zu optimieren usw. Dies bedeutet, dass Programmierer nicht mehr viel Zeit mit sich wiederholenden Programmieraufgaben verbringen müssen, sondern sich auf kreativere und komplexere Aufgaben konzentrieren können.
Das Aufkommen von KI-Programmierern hat die Entwicklung von Tools zur Codierungsunterstützung vorangetrieben. Diese Tools können intelligente Vorschläge, automatische Fehlerkorrektur, Codeoptimierung und andere Funktionen bereitstellen, um Programmierern dabei zu helfen, die Entwicklungsqualität und -effizienz zu verbessern. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning können Programmierer diese Tools nutzen, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern und farbenfrohere Anwendungen zu erstellen.
KI-Programmierer haben großes Potenzial bei der Algorithmusoptimierung. Sie können die Leistung, Ressourcennutzung und Effizienz des Programms durch lernende und evolutionäre Algorithmen automatisch optimieren und so die Betriebseffizienz und Benutzererfahrung des Programms verbessern. Darüber hinaus kann die KI automatisch Optimierungsvorschläge machen, indem sie den Laufstatus und die Leistungsdaten des Codes analysiert und so Programmierern dabei hilft, die Softwareleistung und das Benutzererlebnis zu verbessern.
Der Aufstieg von KI-Programmierern ermutigt Programmierer auch, interdisziplinäre Fähigkeiten zu entwickeln. Die Entwicklung des KI-Bereichs umfasst mehrere Disziplinen wie Informatik, Mathematik, Statistik usw. Programmierer müssen über interdisziplinäre Kenntnisse und Fähigkeiten verfügen, um KI-Technologie besser zu verstehen und anzuwenden. Diese interdisziplinäre Fähigkeit hilft Programmierern, Wissen aus verschiedenen Bereichen zu integrieren und bei der Bewältigung komplexer Probleme umfassendere und effektivere Lösungen zu finden.
Diese Anwendungen der KI-Technologie verbessern nicht nur die Effizienz und Qualität der Programmierung, sondern bieten Programmierern auch einen größeren Raum für Innovation und Erkundung. Da die KI-Technologie weiter voranschreitet, werden zukünftige Programmierer besser in der Lage sein, ihr Potenzial auszuschöpfen, praktische Probleme zu lösen und die Weiterentwicklung der Informatik voranzutreiben.
Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie ist der Einfluss von KI-Programmierern auf tatsächliche Programmierer vielfältig und umfasst sowohl Herausforderungen als auch Chancen. Traditionelle Programmierer können durch kontinuierliche neue Technologien lernen und sich anpassen KI-Programmierer zur Verbesserung ihrer Wettbewerbsfähigkeit und Produktivität.
Das Aufkommen von KI-Programmierern macht bestimmte Aspekte der Programmierarbeit automatisiert und intelligent. Beispielsweise können KI-Programmierer automatisch Code generieren, wodurch die Möglichkeit menschlicher Fehler verringert und die Entwicklungseffizienz verbessert wird. Dies kann die Arbeitsmethoden und Verantwortlichkeiten traditioneller Programmierer verändern und es ihnen ermöglichen, sich mehr auf Design und Innovation auf höherer Ebene zu konzentrieren.
KI-Programmierer haben möglicherweise die Möglichkeit, Code schneller und genauer zu generieren. Mithilfe von KI-Programmierern können Programmierer Anwendungen effizienter entwickeln und testen, Fehler und Debugging-Zeiten reduzieren und die allgemeine Entwicklungseffizienz verbessern.
Das Aufkommen von KI-Programmierern kann die Kreativität und Innovationsfähigkeiten von Programmierern bis zu einem gewissen Grad freisetzen. KI kann sich wiederholende Codierungsaufgaben bewältigen, wodurch Programmierer mehr Zeit zum Nachdenken und Lösen komplexerer Probleme haben und dadurch die Innovationsfähigkeit verbessert wird.
KI-Programmierer können Leistungsanalysen und Optimierungsvorschläge für den Code durchführen, potenzielle Engpässe identifizieren und Verbesserungspläne vorschlagen, um die Codeausführung effizienter zu gestalten. Darüber hinaus können KI-gesteuerte Testtools automatisch Unit-Tests und Integrationstests generieren und ausführen, um die Codequalität sicherzustellen und Regressionsfehler zu reduzieren.
Die Technologie von KI-Programmierern kann komplexe Entscheidungen und Überlegungen unterstützen, automatisch Tests generieren und ausführen und so die Zuverlässigkeit und Leistung der Software verbessern. Diese Art der Automatisierung verbessert nicht nur die Effizienz des Testens, sondern hilft auch, Fehler frühzeitig zu finden und zu beheben, wodurch Probleme nach der Veröffentlichung der Software reduziert werden.
Obwohl die Entwicklung der KI-Technologie zum Abbau einiger Programmierstellen führen kann, wird sie auch neue Beschäftigungsmöglichkeiten und Entwicklungsmöglichkeiten schaffen. Traditionelle Programmierer können sich an neue technologische Entwicklungstrends anpassen und wettbewerbsfähig bleiben, indem sie ihre Fähigkeiten kontinuierlich erlernen und verbessern.
Kurz gesagt, der Einfluss von KI-Programmierern auf tatsächliche Programmierer ist tiefgreifend und komplex. Sie verbessern nicht nur die Effizienz und Qualität der Programmierung, sondern können auch die Arbeitsinhalte und Karrierewege der Programmierer verändern. In Zukunft müssen sich Programmierer möglicherweise mehr auf Innovation, Design und die Fähigkeit zur Lösung komplexer Probleme konzentrieren als nur auf Programmierkenntnisse.
Die KI-Programmierer Devin, Tongyi Lingma und der SWE-Agent demonstrierten die erheblichen Fortschritte der künstlichen Intelligenz im Bereich der Softwareentwicklung, indem sie die Programmiereffizienz verbesserten und technologische Innovationen förderten. Die Vorteile von KI-Programmierern liegen auf der Hand. KI-Programmierer können automatisch Code generieren und so den Zeit- und Energieaufwand für die herkömmliche manuelle Codierung reduzieren. Sie können schnell große Mengen an Codes und Mustern erlernen, die Codierungseffizienz verbessern und das Auftreten menschlicher Fehler reduzieren. KI-Programmierer lernen und entwickeln sich durch Technologien wie Deep Learning und Reinforcement Learning weiter. Sie können sich schnell an neue Programmiersprachen, Frameworks und Technologien anpassen. Kollegen-KI-Programmierer verfügen über umfangreiche Aufgabenverarbeitungs- und Parallelverarbeitungsfunktionen sowie intelligente und automatische Optimierungsfunktionen.
Aber im Moment haben KI-Programmierer auch einige Einschränkungen, wie z. B. unzureichende Kreativitäts- und Innovationsfähigkeiten, was es für KI-Programmierer schwierig macht, kreative Innovationen und Designs durchzuführen. Es gibt auch begrenzte kontextbezogene Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten. KI-Programmierer haben Einschränkungen beim Verstehen und Verarbeiten komplexer kontextbezogener Situationen. Sie sind möglicherweise nicht in der Lage, menschliche Absichten und domänenspezifisches Wissen genau zu verstehen. Datenabhängigkeit und Generalisierungsfähigkeit sind ebenfalls ihre Mängel. Die Leistung und Wirkung von KI-Programmierern wird durch die Qualität und Abdeckung der Trainingsdaten begrenzt, und ihre Generalisierungsfähigkeit kann bei neuen Feldern oder neuen Szenarien unzureichend sein.
Positiv ist, dass die Automatisierung von KI-Programmierern weiter verbessert wird und auch ihre Erklärbarkeit und Transparenz erhöht wird. Dies wird Programmierern und relevanten Interessengruppen helfen, das Verhalten von KI-Programmierern besser zu verstehen und zu kontrollieren und die Zuverlässigkeit und Sicherheit des Codes zu verbessern. Gleichzeitig werden KI-Programmierer und menschliche Programmierer eine komplementäre Partnerschaft eingehen, um gemeinsam effizientere, intelligentere und innovativere Softwarelösungen zu entwickeln. In diesem Prozess müssen sich Programmierer an Veränderungen anpassen und durch kontinuierliches Lernen, die Verbesserung von Fähigkeiten und innovatives Denken eine Win-Win-Kooperationsbeziehung mit KI-Programmierern aufbauen. Auf diese Weise können wir im KI-Zeitalter Fuß fassen, eine wichtige Rolle spielen und gemeinsam den Beginn des KI-Zeitalters begrüßen. (ENDE)
1. https://news.opensauced.pizza/open-source-projects-that-are-gaining-steam-that-you-havet-of/
2 https://www.php.cn/link/6def9cdc404151fd9c44071edea3d735
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelcher KI-Programmierer ist der beste? Entdecken Sie das Potenzial von Devin, Tongyi Lingma und SWE-Agent. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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