Pada 3 Mac 2022, kurang daripada sebulan selepas kelahiran Devin, pengaturcara AI pertama di dunia, pasukan NLP Universiti Princeton membangunkan pengaturcara AI sumber terbuka ejen SWE. Ia memanfaatkan model GPT-4 untuk menyelesaikan isu secara automatik dalam repositori GitHub. Prestasi ejen SWE pada set ujian bangku SWE adalah serupa dengan Devin, mengambil purata 93 saat dan menyelesaikan 12.29% daripada masalah. Dengan berinteraksi dengan terminal khusus, ejen SWE boleh membuka dan mencari kandungan fail, menggunakan semakan sintaks automatik, mengedit baris tertentu dan menulis serta melaksanakan ujian. (Nota: Kandungan di atas adalah sedikit pelarasan kandungan asal, tetapi maklumat utama dalam teks asal dikekalkan dan tidak melebihi had perkataan yang ditentukan.)
SWE-Agent's Agent-Computer Interface (ACI) telah dipermudahkan , dan arahan serta maklum balas model besar telah dipermudahkan Format telah direka bentuk semula untuk memudahkan anda menyemak imbas repositori, melihat, mengedit dan melaksanakan fail kod. Pasukan penyelidik juga menyediakan beberapa ciri berguna seperti pemeriksa kod, pemapar fail dan perintah carian rentetan katalog global untuk meningkatkan kecekapan. Pelarasan ini membantu meningkatkan produktiviti.
Pada hari yang sama, Alibaba Cloud mengumumkan pekerja baharu khas - pengaturcara AI "Tongyi Lingma", nombor jawatan AI001. Pengaturcara AI ini telah menjalani latihan selama beberapa bulan di dalam dan di luar Alibaba Cloud sebelum menyertai barisan pekerja tetap, dan menerima penarafan yang menggalakkan lebih daripada 80%. Penambahan Kod Tongyiling menunjukkan bahawa penambahan kod sejagat telah meningkatkan kecekapan jurutera dalam menulis, membaca, mencari BUG dan mengoptimumkan kodnya disifatkan sebagai on call 7x24 jam, sangat mengabaikan keperluan manusia jumlah pengaturcara kerja dimasukkan ke dalam kod ujian.
Universal Lingma dibangunkan bersama oleh Alibaba Cloud dan Universal Labs Ia telah dimuat turun lebih daripada 2 juta kali, dan berjuta-juta baris kod diterima pakai setiap hari. Ia mahir dalam lebih daripada 200 bahasa pengaturcaraan dan mahir dalam 16 bahasa arus perdana. General Lingma bukan sahaja mempunyai kemahiran seperti penerusan kod, penjanaan ujian unit, pengoptimuman kod, dsb., ia juga boleh melaksanakan soal jawab pintar dan pelaporan ralat yang tidak normal, mengurangkan kerumitan kerja penyelesaian masalah. Selain itu, ia juga menyokong latihan khas untuk asas kod peringkat perusahaan, lebih memahami kod perusahaan dan data dokumen, dan menyokong penyesuaian setempat.
Dalam gelombang kecerdasan buatan, kemunculan pengaturcara AI sudah pasti merupakan peristiwa penting dalam revolusi teknologi. Daripada penerokaan penaakulan logik dan sistem pakar pada awal 1950-an kepada aplikasi meluas pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin hari ini, latar belakang pembangunan teknologi AI adalah pelbagai rupa. Sejak beberapa dekad yang lalu, skop penyelidikan dan aplikasi AI telah terus berkembang. Dari peringkat awal mula memfokuskan pada penyelesaian masalah logik dan meniru pemikiran manusia, teknologi AI kini telah terlibat dalam pelbagai bidang, termasuk penjagaan kesihatan, kewangan, pengangkutan, dll. Peranan pengaturcara AI
Kebangkitan pengaturcara kecerdasan buatan menandakan satu kejayaan besar dalam teknologi kecerdasan buatan dalam bidang pengaturcaraan. Ia bukan sahaja boleh membentuk semula ekosistem industri pembangunan perisian, tetapi juga mempunyai kepentingan yang meluas untuk pemahaman kita tentang potensi dan sempadan kecerdasan buatan. Peningkatan pengaturcaraan AI mungkin mengubah cara pengaturcara bekerja dan keperluan kemahiran, tetapi ia tidak akan mengurangkan kepentingan profesion pengaturcara.
Analisis ciri teknikal pengaturcara AI
Pengaturcara AI, seperti Devin, Tongle Lingma dan ejen SWE Universiti Princeton, sedang mentakrifkan semula sempadan kejuruteraan perisian. Sistem ini bukan sahaja menunjukkan potensi besar AI dalam bidang pengaturcaraan, tetapi juga mendedahkan kemungkinan arah masa depan industri teknologi. Pengaturcara AI boleh mempercepatkan kitaran pembangunan perisian dan meningkatkan kualiti kod melalui pembelajaran mesin dan teknologi automasi. Hasilnya boleh menjadi proses pembangunan yang lebih cekap dan bijak, serta hala tuju pembangunan yang lebih kreatif dan inovatif.
Devin: Jurutera Perisian AI Automatik Sepenuhnya
Devin ialah jurutera perisian AI automatik sepenuhnya yang pertama di dunia. Kemunculannya menandakan peristiwa penting dalam bidang AI dalam pembangunan perisian. Devin mempunyai kemahiran penaakulan dan perancangan jangka panjang serta mampu melaksanakan tugas kejuruteraan yang kompleks. Ini bermakna Devin bukan sahaja mampu mengendalikan tugas pengekodan yang mudah, tetapi juga menguruskan keseluruhan kitaran hayat projek, daripada pengumpulan keperluan kepada reka bentuk, pengekodan, ujian dan penggunaan. Kepentingan Devin ialah ia bukan sahaja boleh mengendalikan tugas pengekodan mudah, tetapi juga menguruskan keseluruhan kitaran hayat projek, daripada pengumpulan keperluan kepada reka bentuk, pengekodan, ujian dan penggunaan, dan juga boleh menjalankan tugas kejuruteraan yang kompleks.
Gambar
Gambar: OpenDevin ialah klon Devin dengan matlamat berkongsi kuasa dengan komuniti sumber terbuka. Melalui sumbangan komuniti dan komitmen terhadap standard terbuka, OpenDevin berharap untuk memperhalusi dan mengembangkan keupayaan kejuruteraan perisian berbantukan AI.
Kekuatan teras Devin ialah keupayaannya untuk mengingat konteks yang berkaitan, mempelajari dan membetulkan ralat dari semasa ke semasa. Keupayaan ini membolehkan Devin memperbaiki dirinya secara berterusan semasa projek berjalan, mengurangkan kemungkinan kesilapan manusia. Di samping itu, Devin dilengkapi dengan alatan yang biasa digunakan untuk pembangun, seperti shell, editor kod dan penyemak imbas Alat ini disepadukan dalam persekitaran pengkomputeran kotak pasir untuk memastikan keselamatan dan fleksibiliti.
Kolaborasi masa nyata dengan pengguna juga merupakan ciri utama Devin. Ia melaporkan kemajuan dalam masa nyata, menerima maklum balas dan membuat pilihan reka bentuk dengan pengguna mengikut keperluan. Model kerjasama ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan pembangunan, tetapi juga meningkatkan kebolehsuaian dan inovasi projek.
Ikhtisar ciri teknikal dan kebolehan Devin: Devin ialah jurutera perisian AI yang dibangunkan oleh pasukan Cognition AI Ia mempunyai keupayaan untuk memprogram secara bebas dan boleh menyelesaikan tugas kejuruteraan yang kompleks secara bebas. Ciri teknikal teras Devin termasuk:
"Tongyi Lingma": Pembantu pengaturcaraan AI lanjutan
Tongyi Lingma ialah pembantu pengaturcaraan AI yang dilancarkan oleh Alibaba Cloud. Matlamatnya adalah untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti pembangunan perisian. Ia membantu pengaturcara mengurangkan kerja berulang dengan mengautomasikan tugas pengaturcaraan, memberi mereka lebih masa untuk menumpukan pada inovasi dan menyelesaikan masalah yang kompleks.
Pictures
Matlamat masa depan Tongyi Lingma ialah untuk menulis 20% kod syarikat, membolehkan pengaturcara menumpukan lebih pada reka bentuk sistem dan pembangunan perniagaan teras. Pada masa yang sama, Tongyi Lingma turut dilancarkan pada APP Tongyi Qianwen, yang percuma dan terbuka kepada orang ramai, membolehkan sesiapa sahaja menulis dan mempelajari kod pada telefon mudah alih mereka. Bagi pelajar yang tidak mempunyai asas pengaturcaraan, Tongyi Qianwen juga boleh memberikan cadangan kajian dan merangka rancangan pengajian. Ini menandakan bahawa pengaturcara AI bukan sahaja pembantu kepada pengaturcara, tetapi mungkin menjadi pemain penting dalam bidang pembangunan perisian.
Ikhtisar ciri teknikal dan keupayaan "Tongyi Lingma"
Pengaturcara AI Sumber Terbuka Princeton: Ejen SWE
Ejen SWE yang dilancarkan oleh Universiti Princeton ialah pengaturcara AI sumber terbuka pertama berdasarkan teknologi GPT-4. Sebagai projek sumber terbuka, ejen SWE boleh membetulkan pepijat secara automatik dalam repositori GitHub, yang merupakan sumbangan besar kepada komuniti sumber terbuka. Pada set ujian bangku SWE, ejen SWE berjaya menyelesaikan 12.29% masalah, mengambil purata hanya 93 saat, menunjukkan ketepatan yang setanding dengan Devin.
Sifat sumber terbuka ejen SWE bermakna ia boleh mendapatkan maklum balas dan penambahbaikan dengan cepat daripada komuniti, yang mempercepatkan kemajuan AI dalam bidang kejuruteraan perisian. Kejayaan ejen SWE juga menunjukkan bahawa pengaturcara AI bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan pembangunan, tetapi juga meningkatkan kualiti kod dan mengurangkan kos penyelenggaraan. . Memberi peluang untuk mengambil bahagian dan menyumbang. Ia dengan cepat memperoleh 1.6k bintang dan 109 Forks pada GitHub, menunjukkan pengiktirafan tinggi dan minat komuniti sumber terbuka dalam teknologi ini.
1. Antara Muka Agen-Komputer (ACI) berasaskan GPT-4 SWE-agent menggunakan reka bentuk Antara Muka Ejen-Komputer (ACI) untuk memudahkan model besar seperti GPT-4 menyemak imbas repositori, melihat, mengedit dan Laksanakan fail kod. Reka bentuk ini serupa dengan reka bentuk UI pilihan manusia, meningkatkan kecekapan dan kualiti interaksi dengan model besar.
2 Keupayaan untuk membetulkan pepijat secara automatik Ejen SWE boleh membetulkan pepijat secara automatik dalam repositori GitHub. Pada set ujian bangku SWE, ia berjaya menyelesaikan 12.29% masalah, mengambil purata hanya 93 saat, dan ketepatannya adalah setanding dengan pengaturcara AI yang dilancarkan sebelum ini, Devin. Ini menunjukkan keupayaan ejen SWE yang cekap dan tepat dalam mengautomasikan tugas kejuruteraan perisian.
3 Interaksi dengan terminal khusus ejen SWE berfungsi dengan berinteraksi dengan terminal khusus Ia boleh membuka dan mencari kandungan fail, menggunakan semakan sintaks automatik, mengedit baris tertentu dan juga boleh menulis dan melaksanakan ujian. Jenis interaksi ini menyediakan pengaturcara AI dengan lebih autonomi dan fleksibiliti.
4 Reka bentuk fungsional Ejen SWE termasuk ciri yang sangat berguna yang ditemui oleh pasukan penyelidik semasa reka bentuk antara muka ejen-komputer, termasuk menambah linter yang berjalan apabila arahan edit dikeluarkan dan tidak memadamkan kod jika sintaksnya salah. . akan membenarkan arahan pengeditan berlalu. Selain itu, ejen dibekalkan dengan pemapar fail yang dibina khas dan arahan carian rentetan seluruh direktori, semuanya direka untuk meningkatkan produktiviti dan ketepatan.
5. Aliran kerja ejen Aliran kerja ejen SWE dibahagikan kepada dua peringkat: "penaakulan" dan "penilaian". Semasa fasa inferens, ejen SWE mengendalikan isu yang dilaporkan pada GitHub dan menjana permintaan tarik (Pull Request) yang bertujuan untuk membetulkan isu tersebut. Semasa fasa penilaian, permintaan tarik yang dijana dinilai untuk mengesahkan sama ada ia benar-benar menyelesaikan isu yang dilaporkan.
Kemunculan pengaturcara AI seperti Devin, Tongyi Lingma dan ejen SWE menunjukkan bahawa masa depan pembangunan perisian akan menjadi lebih automatik, pintar dan kolaboratif Ciri teknikal dan keupayaan sistem ini menunjukkan bagaimana AI boleh meningkatkan kecekapan pembangunan, mengurangkan kadar ralat, dan memacu inovasi.
Ujian oleh Devin AI Programmer menunjukkan bahawa ia mampu menyelesaikan pelbagai tugas pengaturcaraan, termasuk perisian yang menggunakan API untuk mendapatkan harga saham dan penciptaan laman web yang membolehkan pengguna bermain catur dengan model besar. Devin melakukan tugas yang hebat dalam mengendalikan kunci API, ralat pakej dan perkataan pembayang untuk bermain catur dengan LLM. Walau bagaimanapun, kelajuan maklum balasnya perlu dipertingkatkan.
Tongyi Lingma beroperasi sama seperti GitHub Copilot, dan pengguna boleh bertukar dari satu alat ke alat lain dengan mudah. Walaupun ia tidak sebaik GitHub Copilot dari segi keupayaan menulis kod, ia menyediakan penggunaan percuma, kelebihan dalam bidang tertentu, dan antara muka operasi dan kebolehsuaian yang baik. Menurut ujian dan penilaian peribadi, Tongyi Lingma boleh mendapat markah 3.5~4 mata (daripada 5 mata), dan dianggap sebagai alat bantuan pengekodan AI yang patut dicuba.
Ejen SWE yang dilancarkan oleh Princeton University berkemampuan seperti Devin dalam membetulkan pepijat secara automatik dalam repositori GitHub, mengambil masa hanya 93 saat secara purata. Projek sumber terbuka ini dengan cepat mendapat pengiktirafan dan minat komuniti pada GitHub.
1 Menguji kecekapan dan ketepatan, pengaturcara AI meningkatkan kecekapan ujian perisian melalui teknologi automasi dan boleh mengenal pasti dan membetulkan pepijat dengan cepat. Mereka menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk terus belajar dan mengoptimumkan bagi meningkatkan ketepatan dan liputan penemuan pepijat. Keupayaan pembelajaran berterusan ini membolehkan pengaturcara AI untuk terus meningkatkan prestasinya semasa proses pembangunan perisian.
2. Penemuan pepijat automatik: Pengaturcara AI sangat baik dalam mengautomasikan penemuan pepijat Mereka boleh menjalankan analisis mendalam kod perisian dan data ujian untuk mengenal pasti pepijat yang tersembunyi dan kompleks. Ini bukan sahaja meningkatkan kualiti ujian, tetapi juga menjimatkan banyak masa dan kos buruh.
3 Ujian prestasi berterusan, pengaturcara AI boleh melakukan ujian prestasi berterusan untuk memastikan kestabilan dan kebolehpercayaan sistem perisian. Mereka memastikan kualiti perisian dengan mensimulasikan senario ujian yang berbeza dan menilai prestasi perisian di bawah pelbagai keadaan.
4. Ujian fungsi dan prestasi Dari segi ujian kefungsian dan prestasi, pengaturcara AI boleh menjalankan ujian unit, ujian integrasi dan ujian prestasi untuk memastikan kualiti kod. Ujian ini biasanya automatik dan boleh dilakukan sebelum kod digunakan pada persekitaran pengeluaran atau ujian.
5. Meningkatkan kecekapan kerja pengaturcara AI juga boleh membantu jurutera ujian tradisional meningkatkan kecekapan kerja, seperti membantu dalam menulis dokumen ujian, kes ujian dan laporan ujian. Walaupun pengaturcara AI tidak dapat menggantikan sepenuhnya jurutera ujian manusia dalam reka bentuk kes penggunaan, mereka sudah boleh memberikan sokongan yang berkesan dalam beberapa aspek.
Berdasarkan berbilang penunjuk di atas, berbilang hasil penilaian menunjukkan bahawa pengaturcara AI Devin, Tongyi Lingma dan ejen SWE melakukan secara berbeza dalam ujian tugasan kejuruteraan perisian, masing-masing mempunyai ciri tersendiri.
Dalam ujian asas bangku SWE, Devin dapat menyelesaikan 13.86% masalah tanpa bantuan manusia.
Ujian Devin menunjukkan bahawa ia boleh melaksanakan perancangan berbilang langkah dan menerima maklum balas alam sekitar, dan 72% daripada ujian yang diluluskan mengambil masa lebih daripada 10 minit untuk diselesaikan, menunjukkan keupayaan lelarannya.
Tongyi Lingma menunjukkan prestasi terbaik dalam membantu pengekodan Java, dan dari segi pembetulan ralat SQL dan kod, iFlyCode mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
Tongyi Lingma menyokong penjelasan kod dalam 30+ bahasa, dan boleh menjawab soalan serta jawapan tentang pengetahuan dalam bidang tertentu, seperti soalan berkaitan Alibaba Cloud OSS.
SWE-agent ialah ejen kejuruteraan perisian sumber terbuka yang menukar isu GitHub kepada permintaan tarik, menyelesaikan 12.29% daripada isu dalam set ujian bangku SWE.
Ejen SWE melaksanakan Antara Muka Komputer Ejen (ACI) dan memudahkan LM menyemak imbas gudang, melihat, mengedit dan melaksanakan fail kod dengan mereka bentuk arahan pusat LM yang ringkas dan format maklum balas.
Penilaian komprehensif, Devin mempunyai keupayaan yang kuat untuk menyelesaikan masalah tanpa bantuan, Tongyi Lingma mempunyai kelebihan dalam bidang tertentu seperti pendidikan pengaturcaraan dan penjelasan kod, dan ejen SWE, sebagai ejen sumber terbuka, pandai menyelesaikan isu GitHub yang tertunggak. Setiap alat mempunyai kelebihan unik dan senario yang boleh digunakan.
Peluasan teknologi pengaturcara AI sentiasa menggalakkan perubahan dalam bidang pembangunan perisian. Daripada pengaturcaraan automatik kepada alat pengaturcaraan pintar, kepada algoritma pengoptimuman dan ujian automatik, teknologi pengaturcara AI menjadi bahagian yang amat diperlukan dalam pembangunan perisian.
Pembangunan teknologi AI telah menyebabkan banyak tugas pengaturcaraan tradisional digantikan dengan automasi. Sebagai contoh, AI boleh digunakan untuk menjana kod secara automatik, menjalankan ujian automatik, mengoptimumkan algoritma, dsb. Ini bermakna pengaturcara tidak lagi perlu menghabiskan banyak masa melakukan tugas pengaturcaraan berulang, tetapi boleh memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kreatif dan kompleks.
Kemunculan pengaturcara AI telah menggalakkan pembangunan alat bantuan pengekodan. Alat ini boleh memberikan cadangan pintar, pembetulan ralat automatik, pengoptimuman kod dan fungsi lain untuk membantu pengaturcara meningkatkan kualiti dan kecekapan pembangunan. Dengan pembangunan berterusan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, pengaturcara boleh menggunakan alat ini untuk meningkatkan kecekapan pembangunan dan mencipta aplikasi yang lebih berwarna.
Pengaturcara AI mempunyai potensi besar dalam pengoptimuman algoritma. Mereka secara automatik boleh mengoptimumkan prestasi, penggunaan sumber dan kecekapan program melalui pembelajaran dan algoritma evolusi, dengan itu meningkatkan kecekapan pengendalian dan pengalaman pengguna program. Selain itu, AI secara automatik boleh memberikan cadangan pengoptimuman dengan menganalisis status berjalan dan data prestasi kod, membantu pengaturcara meningkatkan prestasi perisian dan pengalaman pengguna.
Kebangkitan pengaturcara AI juga menggalakkan pengaturcara untuk membangunkan keupayaan antara disiplin. Pembangunan bidang AI melibatkan pelbagai disiplin, seperti sains komputer, matematik, statistik, dll. Pengaturcara perlu mempunyai pengetahuan dan kemahiran antara disiplin untuk lebih memahami dan menggunakan teknologi AI. Keupayaan antara disiplin ini membantu pengaturcara mengintegrasikan pengetahuan dari bidang yang berbeza dan mencari penyelesaian yang lebih komprehensif dan berkesan apabila menangani masalah yang kompleks.
Aplikasi teknologi AI ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan kualiti pengaturcaraan, tetapi juga menyediakan pengaturcara ruang yang lebih luas untuk inovasi dan penerokaan. Memandangkan teknologi AI terus maju, pengaturcara masa hadapan akan lebih berupaya untuk merealisasikan potensinya, menyelesaikan masalah praktikal dan menggalakkan pembangunan sains komputer selanjutnya.
Dengan perkembangan pesat teknologi AI, impak pengaturcara AI terhadap pengaturcara sebenar adalah pelbagai rupa, termasuk kedua-dua cabaran dan peluang Pengaturcara tradisional boleh belajar dan menyesuaikan diri melalui teknologi Baharu yang berterusan Pengaturcara AI untuk meningkatkan daya saing dan produktiviti mereka.
Kemunculan pengaturcara AI menjadikan aspek tertentu kerja pengaturcaraan automatik dan pintar. Sebagai contoh, pengaturcara AI boleh menjana kod secara automatik, mengurangkan kemungkinan ralat manusia dan meningkatkan kecekapan pembangunan. Ini mungkin mengubah kaedah kerja dan tanggungjawab pengaturcara tradisional, membolehkan mereka menumpukan lebih pada reka bentuk dan inovasi peringkat lebih tinggi.
Pengaturcara AI mungkin mempunyai keupayaan untuk menjana kod dengan lebih pantas dan lebih tepat. Dengan bantuan pengaturcara AI, pengaturcara boleh membangunkan dan menguji aplikasi dengan lebih cekap, mengurangkan ralat dan masa penyahpepijatan, dan meningkatkan kecekapan pembangunan keseluruhan.
Kemunculan pengaturcara AI mungkin melepaskan keupayaan kreativiti dan inovasi pengaturcara pada tahap tertentu. AI boleh mengendalikan tugas pengekodan berulang, memberikan pengaturcara lebih masa untuk berfikir dan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks, sekali gus meningkatkan keupayaan inovasi.
Pengaturcara AI boleh melakukan analisis prestasi dan cadangan pengoptimuman pada kod, mengenal pasti kemungkinan kesesakan dan mencadangkan rancangan penambahbaikan untuk menjadikan pelaksanaan kod lebih cekap. Selain itu, alat ujian dipacu AI boleh menjana dan melaksanakan ujian unit dan ujian penyepaduan secara automatik untuk memastikan kualiti kod dan mengurangkan ralat regresi.
Teknologi pengaturcara AI boleh menyokong pembuatan keputusan dan penaakulan yang kompleks, menjana dan melaksanakan ujian secara automatik, dengan itu meningkatkan kebolehpercayaan dan prestasi perisian. Automasi jenis ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan ujian, tetapi juga membantu mencari dan membetulkan pepijat pada peringkat awal, mengurangkan masalah selepas perisian dikeluarkan.
Walaupun perkembangan teknologi AI mungkin membawa kepada pengurangan beberapa jawatan pengaturcaraan, ia juga akan mewujudkan peluang pekerjaan dan ruang pembangunan baharu. Pengaturcara tradisional boleh menyesuaikan diri dengan trend pembangunan teknologi baharu dan kekal berdaya saing dengan terus belajar dan meningkatkan kemahiran mereka.
Ringkasnya, kesan pengaturcara AI terhadap pengaturcara sebenar adalah mendalam dan kompleks. Mereka bukan sahaja meningkatkan kecekapan dan kualiti pengaturcaraan, mereka juga boleh mengubah kandungan kerja pengaturcara dan laluan kerjaya. Pada masa hadapan, pengaturcara mungkin perlu lebih menumpukan pada inovasi, reka bentuk dan keupayaan untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dan bukannya kemahiran pengekodan sahaja.
Pengaturcara AI Devin, Tongyi Lingma dan ejen SWE menunjukkan kemajuan ketara kecerdasan buatan dalam bidang pembangunan perisian, meningkatkan kecekapan pengaturcaraan dan mempromosikan inovasi teknologi. Kelebihan pengaturcara AI adalah jelas pengaturcara AI boleh menjana kod secara automatik, mengurangkan masa dan tenaga pengekodan manual tradisional. Mereka dengan cepat boleh mempelajari sejumlah besar kod dan corak, meningkatkan kecekapan pengekodan dan mengurangkan berlakunya ralat manusia. Pengaturcara AI terus belajar dan mengembangkan diri mereka melalui teknologi seperti pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan. Mereka boleh menyesuaikan diri dengan cepat kepada bahasa pengaturcaraan, rangka kerja dan teknologi baharu. Pengaturcara AI rakan sekerja mempunyai pemprosesan tugas berskala besar dan keupayaan pengkomputeran selari, serta keupayaan pengoptimuman pintar dan automatik.
Tetapi buat masa ini, pengaturcara AI juga mempunyai beberapa batasan, seperti keupayaan kreativiti dan inovasi yang tidak mencukupi, menyukarkan pengaturcara AI untuk melaksanakan inovasi dan reka bentuk kreatif. Terdapat juga keupayaan pemahaman dan penaakulan kontekstual yang terhad. Pengaturcara AI mempunyai had dalam memahami dan memproses situasi kontekstual yang kompleks. Mereka mungkin tidak dapat memahami niat manusia dan pengetahuan khusus domain. Kebergantungan data dan keupayaan generalisasi juga merupakan kelemahannya Prestasi dan kesan pengaturcara AI dihadkan oleh kualiti dan liputan data latihan, dan keupayaan generalisasi mereka mungkin tidak mencukupi apabila menghadapi bidang baharu atau senario baharu.
Dari segi positifnya, automasi pengaturcara AI akan dipertingkatkan lagi, dan kebolehjelasan dan ketelusannya juga akan dipertingkatkan. Ini akan membantu pengaturcara dan pihak berkepentingan yang berkaitan lebih memahami dan mengawal tingkah laku pengaturcara AI dan meningkatkan kebolehpercayaan dan keselamatan kod. Pada masa yang sama, pengaturcara AI dan pengaturcara manusia akan membentuk perkongsian pelengkap untuk bersama-sama mencipta penyelesaian perisian yang lebih cekap, pintar dan inovatif. Dalam proses ini, pengaturcara perlu menyesuaikan diri dengan perubahan dan membentuk hubungan kerjasama menang-menang dengan pengaturcara AI melalui pembelajaran berterusan, peningkatan kemahiran dan pemikiran inovatif. Dengan cara ini, kita boleh bertapak dan memainkan peranan penting dalam era AI, dan bersama-sama mengalu-alukan kedatangan era AI. (TAMAT)
1 https://news.opensauced.pizza/open-source-projects-that-are-gaining-steam-that-you-havet-heard-of/
2 https://www.php.cn/link/6def9cdc404151fd9c44071edea3d735
Atas ialah kandungan terperinci Pengaturcara AI manakah yang terbaik? Terokai potensi Devin, Tongyi Lingma dan ejen SWE. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Perkara yang perlu dilakukan jika ralat berlaku dalam skrip halaman semasa
Bagaimana untuk membuka pendaftaran
Pengenalan kepada maksud tetingkap muat turun awan
Bagaimana untuk mengkonfigurasi pembolehubah persekitaran Tomcat
Bagaimana untuk memulakan perkhidmatan svn
Perbezaan antara UCOS dan linux
Penyelesaian untuk kehilangan xlive.dll
Apakah format png
![Bermula dengan Pembangunan Praktikal PHP: Penciptaan PHP Pantas [Forum Perniagaan Kecil]](https://img.php.cn/upload/course/000/000/035/5d27fb58823dc974.jpg)
![[Web front-end] Permulaan pantas Node.js](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
