Peranti teknologi
AI
'Otak kedua' pembangun akan datang, GitHub dikemas kini, dan penyertaan pembangunan manusia dikurangkan lagi
'Otak kedua' pembangun akan datang, GitHub dikemas kini, dan penyertaan pembangunan manusia dikurangkan lagi
Apa yang membuatkan Andrej Karpathy mengeluh kerana sumbangan manusia dalam menulis kod secara langsung dalam proses pembangunan perisian akan menjadi lebih kecil dan lebih kecil, dan peranan input dan penyeliaan langsung akan menjadi lebih abstrak. Akhirnya, peranan manusia hanyalah untuk melakukan semakan dan pengesahan asas, bukannya menjadi pengaturcara dan pembangun utama.
Ia ternyata adalah Copilot Workspace yang baru dikeluarkan oleh GitHub, yang membayangkan semula proses dalaman pembangun. Jika alat pembangunan AI adalah sepasang tangan kedua pembangun, maka Copilot Workspace akan menjadi "otak kedua" pembangun.
Dalam proses pengekodan, perkara yang paling menyusahkan ialah menemui gudang perisian, bahasa pengaturcaraan atau rangka kerja yang tidak dikenali. Kesukaran yang disebabkan oleh menyelesaikan masalah ini mungkin melambatkan penyiapan tugas anda, atau bahkan menjadikannya mustahil untuk menyelesaikannya sama sekali. Bukan mudah untuk menguasai ini dengan cepat dan bangkit semula dalam had masa. Tetapi Copilot Workspace mungkin dapat membantu anda memperoleh dua kali ganda hasil dengan separuh usaha, malah membantu anda menyelesaikan tugasan yang lebih besar dan lebih kompleks.
Copilot Workspace, "otak kedua" anda
Copilot Workspace memfokuskan pada pemilihan tugas, ekspresi niat dan bekerja dengan AI untuk mencari penyelesaian. Matlamatnya adalah untuk mengurangkan kerumitan dan meningkatkan produktiviti, di samping mengekalkan aspek penting pembangunan perisian seperti membuat keputusan dan kreativiti dan autonomi.
Anda boleh bertanya soalan Copilot Workspace dan ia akan mencadangkan penyelesaian secara automatik. Copilot Workspace mempunyai konteks penuh isu ini (termasuk semua ulasan dan balasan) dan asas kod, jadi ia memahami kedua-dua perkara yang anda mahu lakukan dan apa sebenarnya kod anda. Jika penyelesaian yang dicadangkan oleh Copilot Workspace tidak betul, anda boleh mengedit mana-mana langkah dalam proses, daripada tindakan kepada rancangan untuk mengekod, semuanya dalam bahasa semula jadi.
Popilot Workspace Jawapan Github Isu -isu
Edit Langkah -langkah dalam proses untuk membuat pelarasan
Copilot Workspace beroperasi di butiran keseluruhan pakej dan merentasi bahasa pengaturcaraan yang berbeza membuat perubahan yang koheren kepada berbilang fail. Ia boleh mengendalikan kedua-dua tugas pengekodan teras dan tugas jenis perancah, seperti "Membina rangka kerja ujian" atau "Menulis aliran kerja Tindakan GitHub untuk penyepaduan berterusan." Ia sudah digunakan dalam GitHub Next untuk pembangunan Copilot Workspace itu sendiri dan projek lain.
Aliran kerja berpusatkan tugas
Copilot Workspace membantu pembangun menyelesaikan tugas pembangunan yang lengkap, yang biasanya dinyatakan dan dijejaki dalam bentuk isu GitHub. Oleh itu, Copilot Workspace boleh mengambil masalah sebagai input, mengekstrak tingkah laku semasa kod secara automatik, mencadangkan tingkah laku baharu yang menyelesaikan masalah, membangunkan rancangan dan melaksanakan rancangan (iaitu menulis kod). Copilot Workspace mempunyai konteks penuh isu, termasuk semua ulasan, malah boleh mengikuti pautan dalam isu tersebut untuk mengekstrak maklumat bagi membantu menyelesaikan tugasan.
Maklum balas dan lelaran pengguna ialah perkara yang difokuskan oleh Copilot Workspace. Anda boleh mengedit setiap langkah proses, daripada tindakan baharu yang dicadangkan kepada perancangan dan pelaksanaan. Sebagai contoh, selepas anda melaksanakan rancangan dan melihat kod, anda boleh kembali dan melaraskan gelagat atau rancangan dan cuba lagi. Anda juga boleh membuka soalan yang sama dalam berbilang tab untuk meneroka beberapa laluan berbeza.
Demonstrasi Penggunaan
Percubaan sebelum ini untuk menggunakan LLM untuk menyelesaikan tugas pembangun telah tertumpu terutamanya pada perbualan, tetapi antara muka pengguna berasaskan tugas Copilot Workspace lebih tersusun dan mempunyai kelebihan yang jelas:
- 1. Copilot Workspace dapat memahami sepenuhnya selok belok masalah dan mencadangkan penyelesaian yang betul.
- 2. Output berstruktur (tindakan, rancangan dan pelaksanaan yang asal dan diubah suai) membolehkan pengguna membimbing Ruang Kerja Copilot dengan mudah pada tahap abstraksi yang sesuai.
Pada masa ini, Copilot Workspace menggunakan isu GitHub sebagai titik permulaan, tetapi terdapat rancangan untuk menyokong lebih banyak titik masuk pada masa hadapan. Contohnya, Copilot Workspace boleh membantu pembangun mengendalikan makluman keselamatan yang ditemui melalui CodeQL, berhijrah ke versi baharu perpustakaan bergantung atau dari satu perpustakaan ke perpustakaan lain dan menyelesaikan ulasan dalam ulasan PR.
Ejen dipacu awan
GitHub menggabungkan teknologi ejen AI dan Ruang Kod GitHub untuk melaksanakan pengkomputeran tanpa kepala, fana dan selamat. Apabila pengguna mengklik butang "Jalankan", ruang kod baharu akan dibuat di latar belakang, kod yang diubah suai akan ditolak ke dalamnya dan percubaan akan dibuat untuk membina projek. Jika binaan gagal, kami menghantar mesej ralat dan kod kembali ke Copilot Workspace dan memintanya untuk membetulkan binaan. Setelah binaan berjaya, kod yang diubah suai disegerakkan kembali ke antara muka pengguna Copilot Workspace, membolehkan pengguna melihat cara binaan itu dibetulkan. Jika projek yang sedang dijalankan ialah aplikasi web, port pada ruang kod akan dimajukan ke URL yang hanya boleh diakses oleh pengguna itu. Pengguna boleh mengklik dan melihat pratonton langsung aplikasi web untuk mengesahkan secara visual bahawa Copilot Workspace berprestasi seperti yang mereka jangkakan.
Memandangkan model bahasa besar (LLM) tidak sempurna, "batu terakhir" bagi banyak tugas adalah sangat penting. Copilot Workspace membolehkan anda membuka ruang kod dan meneruskan dari tempat anda berhenti, menyelesaikan tugasan dalam IDE awan penuh dengan masa jalan yang selamat.
Direka bentuk untuk kerjasama
Cuma klik butang "Kongsi" dan Copilot Workspace boleh berkongsi ruang kerja anda dengan mudah. Oleh kerana pengalaman pengguna adalah berstruktur, ia menangkap keseluruhan log aktiviti sesi, yang juga merupakan cara terbaik untuk memahami sebab pelaksanaan anda berfungsi seperti yang dilakukannya. Anda boleh melihat pelan, menonton setiap langkah pelaksanaan dan menavigasi ke perubahan kod yang sepadan dengan mengklik pada langkah pelan dalam antara muka pengguna. Ini memperkayakan format semakan kod, di mana perbezaan kod dan puncanya dapat dilihat dengan jelas.
GitHub merancang untuk menambah keupayaan mengulas dan mengedit berbilang orang, dan Copilot Workspace akan dapat mengendalikan kedua-dua gelung dalam pembangun dan semakan dalam satu alat.
Atas ialah kandungan terperinci 'Otak kedua' pembangun akan datang, GitHub dikemas kini, dan penyertaan pembangunan manusia dikurangkan lagi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1378
52
Sumber terbuka! Di luar ZoeDepth! DepthFM: Anggaran kedalaman monokular yang cepat dan tepat!
Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0. Apakah fungsi artikel ini? Kami mencadangkan DepthFM: model anggaran kedalaman monokular generatif yang serba boleh dan pantas. Sebagai tambahan kepada tugas anggaran kedalaman tradisional, DepthFM juga menunjukkan keupayaan terkini dalam tugas hiliran seperti mengecat kedalaman. DepthFM cekap dan boleh mensintesis peta kedalaman dalam beberapa langkah inferens. Mari kita baca karya ini bersama-sama ~ 1. Tajuk maklumat kertas: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Pengarang: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr
Model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini, dengan keupayaan bahasa Cina setanding dengan GPT-4, dan harganya hanya hampir satu peratus daripada GPT-4-Turbo
May 07, 2024 pm 04:13 PM
Bayangkan model kecerdasan buatan yang bukan sahaja mempunyai keupayaan untuk mengatasi pengkomputeran tradisional, tetapi juga mencapai prestasi yang lebih cekap pada kos yang lebih rendah. Ini bukan fiksyen sains, DeepSeek-V2[1], model MoE sumber terbuka paling berkuasa di dunia ada di sini. DeepSeek-V2 ialah gabungan model bahasa pakar (MoE) yang berkuasa dengan ciri-ciri latihan ekonomi dan inferens yang cekap. Ia terdiri daripada 236B parameter, 21B daripadanya digunakan untuk mengaktifkan setiap penanda. Berbanding dengan DeepSeek67B, DeepSeek-V2 mempunyai prestasi yang lebih kukuh, sambil menjimatkan 42.5% kos latihan, mengurangkan cache KV sebanyak 93.3% dan meningkatkan daya pemprosesan penjanaan maksimum kepada 5.76 kali. DeepSeek ialah sebuah syarikat yang meneroka kecerdasan buatan am
Apr 09, 2024 am 11:52 AM
AI memang mengubah matematik. Baru-baru ini, Tao Zhexuan, yang telah mengambil perhatian terhadap isu ini, telah memajukan keluaran terbaru "Buletin Persatuan Matematik Amerika" (Buletin Persatuan Matematik Amerika). Memfokuskan pada topik "Adakah mesin akan mengubah matematik?", ramai ahli matematik menyatakan pendapat mereka Seluruh proses itu penuh dengan percikan api, tegar dan menarik. Penulis mempunyai barisan yang kuat, termasuk pemenang Fields Medal Akshay Venkatesh, ahli matematik China Zheng Lejun, saintis komputer NYU Ernest Davis dan ramai lagi sarjana terkenal dalam industri. Dunia AI telah berubah secara mendadak Anda tahu, banyak artikel ini telah dihantar setahun yang lalu.
Hello, Atlas elektrik! Robot Boston Dynamics hidup semula, gerakan pelik 180 darjah menakutkan Musk
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas secara rasmi memasuki era robot elektrik! Semalam, Atlas hidraulik hanya "menangis" menarik diri daripada peringkat sejarah Hari ini, Boston Dynamics mengumumkan bahawa Atlas elektrik sedang berfungsi. Nampaknya dalam bidang robot humanoid komersial, Boston Dynamics berazam untuk bersaing dengan Tesla. Selepas video baharu itu dikeluarkan, ia telah pun ditonton oleh lebih sejuta orang dalam masa sepuluh jam sahaja. Orang lama pergi dan peranan baru muncul. Ini adalah keperluan sejarah. Tidak dinafikan bahawa tahun ini adalah tahun letupan robot humanoid. Netizen mengulas: Kemajuan robot telah menjadikan majlis pembukaan tahun ini kelihatan seperti manusia, dan tahap kebebasan adalah jauh lebih besar daripada manusia Tetapi adakah ini benar-benar bukan filem seram? Pada permulaan video, Atlas berbaring dengan tenang di atas tanah, seolah-olah terlentang. Apa yang berikut adalah rahang-jatuh
KAN, yang menggantikan MLP, telah diperluaskan kepada konvolusi oleh projek sumber terbuka
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
Awal bulan ini, penyelidik dari MIT dan institusi lain mencadangkan alternatif yang sangat menjanjikan kepada MLP - KAN. KAN mengatasi MLP dari segi ketepatan dan kebolehtafsiran. Dan ia boleh mengatasi prestasi MLP berjalan dengan bilangan parameter yang lebih besar dengan bilangan parameter yang sangat kecil. Sebagai contoh, penulis menyatakan bahawa mereka menggunakan KAN untuk menghasilkan semula keputusan DeepMind dengan rangkaian yang lebih kecil dan tahap automasi yang lebih tinggi. Khususnya, MLP DeepMind mempunyai kira-kira 300,000 parameter, manakala KAN hanya mempunyai kira-kira 200 parameter. KAN mempunyai asas matematik yang kukuh seperti MLP berdasarkan teorem penghampiran universal, manakala KAN berdasarkan teorem perwakilan Kolmogorov-Arnold. Seperti yang ditunjukkan dalam rajah di bawah, KAN telah
Versi Kuaishou Sora 'Ke Ling' dibuka untuk ujian: menghasilkan video lebih 120-an, memahami fizik dengan lebih baik dan boleh memodelkan pergerakan kompleks dengan tepat
Jun 11, 2024 am 09:51 AM
Apa? Adakah Zootopia dibawa menjadi realiti oleh AI domestik? Didedahkan bersama-sama dengan video itu ialah model penjanaan video domestik berskala besar baharu yang dipanggil "Keling". Sora menggunakan laluan teknikal yang serupa dan menggabungkan beberapa inovasi teknologi yang dibangunkan sendiri untuk menghasilkan video yang bukan sahaja mempunyai pergerakan yang besar dan munasabah, tetapi juga mensimulasikan ciri-ciri dunia fizikal dan mempunyai keupayaan gabungan konsep dan imaginasi yang kuat. Mengikut data, Keling menyokong penjanaan video ultra panjang sehingga 2 minit pada 30fps, dengan resolusi sehingga 1080p dan menyokong berbilang nisbah aspek. Satu lagi perkara penting ialah Keling bukanlah demo atau demonstrasi hasil video yang dikeluarkan oleh makmal, tetapi aplikasi peringkat produk yang dilancarkan oleh Kuaishou, pemain terkemuka dalam bidang video pendek. Selain itu, tumpuan utama adalah untuk menjadi pragmatik, bukan untuk menulis cek kosong, dan pergi ke dalam talian sebaik sahaja ia dikeluarkan Model besar Ke Ling telah pun dikeluarkan di Kuaiying.
Daya hidup kecerdasan super membangkitkan! Tetapi dengan kedatangan AI yang mengemas kini sendiri, ibu tidak perlu lagi bimbang tentang kesesakan data
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
Saya menangis hingga mati. Dunia sedang membina model besar. Data di Internet tidak mencukupi. Model latihan kelihatan seperti "The Hunger Games", dan penyelidik AI di seluruh dunia bimbang tentang cara memberi makan data ini kepada pemakan yang rakus. Masalah ini amat ketara dalam tugas berbilang modal. Pada masa mereka mengalami kerugian, pasukan pemula dari Jabatan Universiti Renmin China menggunakan model baharu mereka sendiri untuk menjadi yang pertama di China untuk menjadikan "suapan data yang dijana model itu sendiri" menjadi kenyataan. Selain itu, ia merupakan pendekatan serampang dua mata dari segi pemahaman dan sisi penjanaan Kedua-dua pihak boleh menjana data baharu berbilang modal yang berkualiti tinggi dan memberikan maklum balas data kepada model itu sendiri. Apakah model? Awaker 1.0, model berbilang modal besar yang baru sahaja muncul di Forum Zhongguancun. Siapa pasukan itu? Enjin Sophon. Diasaskan oleh Gao Yizhao, pelajar kedoktoran di Sekolah Kecerdasan Buatan Hillhouse Universiti Renmin.
Robot Tesla bekerja di kilang, Musk: Tahap kebebasan tangan akan mencapai 22 tahun ini!
May 06, 2024 pm 04:13 PM
Video terbaru robot Tesla Optimus dikeluarkan, dan ia sudah boleh berfungsi di kilang. Pada kelajuan biasa, ia mengisih bateri (bateri 4680 Tesla) seperti ini: Pegawai itu juga mengeluarkan rupanya pada kelajuan 20x - pada "stesen kerja" kecil, memilih dan memilih dan memilih: Kali ini ia dikeluarkan Salah satu sorotan video itu ialah Optimus menyelesaikan kerja ini di kilang, sepenuhnya secara autonomi, tanpa campur tangan manusia sepanjang proses. Dan dari perspektif Optimus, ia juga boleh mengambil dan meletakkan bateri yang bengkok, memfokuskan pada pembetulan ralat automatik: Berkenaan tangan Optimus, saintis NVIDIA Jim Fan memberikan penilaian yang tinggi: Tangan Optimus adalah robot lima jari di dunia paling cerdik. Tangannya bukan sahaja boleh disentuh
