GPT-4 코파일럿 X가 온다! AI 코드 작성 효율성이 10배 증가하고, 코더는 차원 ​​감소로 인해 어려움을 겪습니다.

Microsoft는 정말 미쳐가고 있습니다!

지난주에 Microsoft는 Office 제품군 버킷을 GPT-4로 업그레이드했습니다. 사람들이 반응하기도 전에 Microsoft는 코더의 집을 다시 훔쳤습니다.

오늘 GitHub는 GPT-4 기반의 차세대 코드 생성 도구인 Copilot X가 출시되었음을 공식적으로 발표했습니다!

GitHub Copilot은 출시된 지 2년이 채 안 되어 이미 100만 명 이상의 개발자를 위해 코드의 46%를 작성했으며 코딩 속도를 55% 향상시켰습니다. 그리고 이 주요 업그레이드는 더욱 강력해졌습니다.

신세대 코파일럿

GPT-4는 Copilot을 지원하므로 입으로 코드를 작성할 수 있습니다.

특히 Copilot X에서 지원되는 환경은 다음과 같습니다. Copilot for Docs;

이러한 새로운 기능은 OpenAI의 GPT-4를 기반으로 합니다. 속도 지연으로 인해 코드 자동 완성 도구는 여전히 GPT-3에서 훈련된 GitHub의 Codex 모델을 기반으로 한다는 점은 주목할 가치가 있습니다.

이제 마이크로소프트는 GPT-4를 검색, 오피스, 코딩 등 다양한 실제 생산성 도구에 통합시켰습니다. 그야말로 4차 기술 혁명을 시작할 힘을 갖게 되었습니다.

수석 빅 데이터 설계자 Zhu William은 AI로 구동되는 모든 것이 더 이상 멀리 있지 않다고 말했습니다.

OpenAI GPT-4가 0에서 1로의 여정을 마친 모델일 뿐이라면 Microsoft는 상용화는 큰 진전이다.

이번 코파일럿 X 출시로 이전 세대 코파일럿의 차원성을 직접적으로 줄였습니다.

현재 코파일럿X가 대기열 입구를 오픈했습니다. 하지만 더 귀찮은 것은 체험마다 대기열에 신청해야 한다는 점이다.

네티즌들은 이에 대해 농담을 했습니다. "매일 대기자 명단에 등록하러 갑니다."

—어제 막 Bard 대기자 명단에 올랐는데, 오늘부터 다시 Copilot X를 위해 줄을 서야 합니다. .

Copilot Chat

신청 주소: https://github.com/github-copilot/chat_waitlist_signup/join

GitHub는 Copilot에 GPT-4 기반 채팅 창을 내장하고 있으니 집중하세요. 개발자 시나리오에 적합하며 VS Code 및 Visual Studio에 통합됩니다.

그러나 이는 단순한 채팅창 그 이상입니다.

이제 Copilot은 개발자가 입력한 코드 내용을 식별하고 오류 메시지를 표시할 수 있을 뿐만 아니라 코드 블록의 목적에 대한 심층적인 분석 및 설명을 수행하고 단위 테스트를 생성할 수 있습니다.

디버깅 제안을 제공할 수도 있습니다.

또한 Copilot에서는 더 이상 코드 작성을 위해 키보드가 필요하지 않습니다.

컴퓨터 앞에 앉아 "Hey, GitHub!"라고 말하고 몇 단어만으로 코드를 작성하세요.

현재 GitHub는 음성 기반 상호 작용 시스템인 GitHub Copilot Voice의 새로운 기능을 실험하고 있습니다.

Copilot Voice를 통해 코드 작성 외에도 코드 점프, 제어 IDE, 코드 요약 등을 완료할 수 있습니다.

풀 요청용 Copilot

애플리케이션 주소: https://copilot4prs.githubnext.com/login

편집기 외에도 새로운 GitHub Copilot은 풀 요청에 대한 지원도 제공합니다.

개발자가 PR 설명에 태그를 삽입하면 Copilot이 자동으로 이를 인식하여 확장합니다.

현재 지원되는 태그는 주로 다음과 같습니다.

• copilot:summary는 PR에 대한 요약 요약을 생성합니다.
• copilot: 관련 코드 조각에 대한 링크를 포함하여 자세한 변경 사항 목록을 살펴보세요.
• copilot:poem 이 변화를 설명하는 시를 써 보세요.
• copilot:all 위의 모든 항목을 자동으로 생성합니다.

이것은 첫 번째 단계에 불과합니다.

향후 Copilot에는 Gentest와 Ghost Text라는 두 가지 새로운 기능도 추가될 예정입니다.

Gentest: Copilot은 제출된 끌어오기 요청에 테스트가 충분하지 않다는 사실을 발견하면 개발자에게 자동으로 상기시키고 프로젝트 요구 사항에 따라 편집, 수락 또는 거부할 수 있는 잠재적 테스트를 제안합니다.

프로젝트 소유자의 경우 이 기능은 테스트 전략을 수립하는 동시에 개발자가 이러한 전략을 따르도록 지원할 수도 있습니다.

고스트 텍스트: 개발자가 끌어오기 요청을 생성하면 Copilot은 코드 변경에 대한 관련 정보를 동적으로 얻고 자동으로 제안을 제공합니다.

또한 GitHub에서 진행 중인 기타 탐색 및 실험에는 다음이 포함됩니다.

AI 문제 해결: 문제 해결 방법을 자동으로 설명하고 수행해야 할 변경 사항을 자동으로 제안할 수도 있습니다.

다음과 같이 PyTorch로 전송할 이슈를 제출한 후 새 기능은 생성된 코드 제안을 제공하고 새로운 Pull Request를 시작할 수 있습니다.

AI를 사용하여 PR 검토: 많은 개발자가 코드 검토에 시간을 보내고 코드 검토를 위한 PR을 준비하므로 이 기능을 사용하면 검토 주기를 줄일 수 있습니다.

Copilot for Docs

신청 주소: https://githubnext.com/projects/copilot-for-docs

훌륭한 기술 문서가 개발자에게 갖는 중요성 속담.

문서용 Copilot 이 기능을 사용하면 이 문서에서 원하는 콘텐츠를 빠르게 찾고 찾을 수 있습니다.

공식 블로그에는 Copilot for Docs가 실험적인 도구일 뿐이라고 명시되어 있습니다. 프로그래머는 채팅 인터페이스를 사용하여 사용된 언어, 프레임워크 및 기술과 같은 문제를 포함하여 문서에서 콘텐츠를 찾을 수 있습니다.

가장 놀라운 점은 바로 이 개인화 기능입니다.

사용자의 다양한 프로그래밍 수준, 문서에 대한 이해도, 찾고자 하는 내용에 따라 다양한 답변을 출력할 수 있습니다.

프로그래머는 가능한 한 빨리 최신 콘텐츠를 얻을 수 있으며 기존 자료를 GitHub 저장소에서 직접 최신 버전의 문서와 동기화할 수 있습니다.

또한 GitHub에서 콘텐츠를 얻는 것의 또 다른 이점은 팀의 비공개 콘텐츠에 대한 질문에 쉽게 답변할 수 있다는 것입니다. 이 기능은 기존 GitHub 권한을 기반으로 내부 팀만 볼 수 있는 정보를 제공할 수 있습니다.

또한 Copilot은 React, Azure 문서, MDN과 같은 다양한 타사 문서 사이를 오가며 콘텐츠를 연결하고 결과를 반환할 수도 있습니다.

앞으로 GitHub는 문제, 요청, 토론, 위키와 같은 문서를 넘어 리소스를 색인화하는 다른 방법도 모색하여 개발자에게 기술적인 질문에 답하는 데 필요한 모든 것을 제공할 것입니다.

Copilot for CLI

주소 적용: https://githubnext.com/projects/copilot-cli/

코드 편집 및 풀 요청 다음으로 명령줄 터미널에 개발자가 지출하는 비용 가장 정시에 장소.

그러나 가장 숙련된 개발자라도 많은 명령의 정확한 구문을 기억하려면 많은 페이지를 스크롤해야 합니다.

그리고 GitHub Copilot CLI는 명령과 루프를 작성하고 모호한 찾기 플래그를 제공하여 프로그래머의 쿼리를 만족시킬 수 있습니다.

CLI의 Copilot은 ??, git?, gh?의 세 가지 쉘 명령을 제공합니다.

"??"는 모든 쉘 명령에 사용되는 일반 goto를 나타냅니다. 개별 쿼리를 만족시키기 위해 명령과 루프를 구성하고 모호한 검색 플래그를 버립니다.

"git?"은 git을 구체적으로 검색하고 호출하는 데 사용됩니다. ??에 비해 Git 명령 생성에 더 강력하고 Git의 맥락에서 설명할 필요도 없으며 쿼리가 더 간결해집니다.

"gh?"는 GitHub CLI 명령과 쿼리 인터페이스의 기능을 결합하고 AI를 사용하여 복잡한 로고와 jq 표현식을 생성합니다.

소프트웨어 개발의 황금기! 10배 효율성 향상

GitHub CEO인 Thomas Dohmke는 자동 코드 완성이 개발자 생산성을 크게 향상시켰지만 새로운 Copilot X는 개발자 생산성을 10배 향상시킬 수 있다고 말했습니다.

새로운 채팅 기능의 등장으로 Copilot은 앞으로 사람들이 코딩을 배우는 기반이 될 것입니다.

"채팅 인터페이스에 소프트웨어 개발의 황금기가 왔습니다."

NVIDIA 과학자 Jim Fan은 "10배의 엔지니어는 여전히 신화이지만 AI를 활용하는 100배의 엔지니어는 그보다 더 가능성이 높습니다."라고 말했습니다. "

GitHub는 OpenAI의 GPT-3 및 GPT-4를 "매쉬"하여 채팅 기능과 기존 자동 완성 코드 기능을 구동합니다.

Dohmke는 편집기에 입력할 때 확실히 매우 빠른 응답을 얻고 싶다고 설명했습니다.

그래서 속도가 필요한 경우 Codex 기반 코드 자동 완성과 같은 작은 모델을 사용하고, 정확성이 필요한 경우 채팅에서 GPT-4와 같은 더 큰 모델을 사용합니다.

네티즌: 코더는 "죽었습니다"

네티즌들은 ChatGPT로 인해 프로그래밍이 영원히 바뀌었다고 말했습니다.

"개발자로서 이것은 정말 답답한 일입니다. 프로그래밍에서 우리의 기쁨의 원천은 생산성이나 요구 사항 충족에 집중하기보다는 논리를 사용하여 작업하고 기술적인 문제를 해결하는 것입니다.

"저는 이 일을 30년 동안 해왔습니다." 인간의 코드가 없는 세상은 어떨지 모르겠지만, 귀찮은 일을 처리하는 CoPilot과 버그 수정에 도움을 주는 ChatGPT가 있다는 것은 정말 마음에 듭니다.”

"AI가 등장한 이후에는 더 이상 많은 코더가 필요하지 않을 수도 있습니다. 이에 대해 매우 불안합니다. 다양한 방법으로 저축하고 투자했지만, "누워두기"까지는 여전히 거의 9년이 걸릴 것입니다. FANG에서 일하는 사람들이 살짝 부러워서 금전적 자유를 쉽게 얻을 수 있을 것 같습니다. "

"중장기적으로는 일자리를 잃을 것입니다."

프로그래머 여러분. 프로그래밍으로 나 자신을 없앴다...

위 내용은 GPT-4 코파일럿 X가 온다! AI 코드 작성 효율성이 10배 증가하고, 코더는 차원 ​​감소로 인해 어려움을 겪습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!