80% 代码秒生成！AI 神器 Copilot 大升级

【新智元导读】AI打码神器模型升级，5年80%代码自动生成，百万码农速度提升55%。

编码器AI神器再次升级！

刚刚，官方宣布，模型升级，5年内80%的代码将自动生成。

自发布以来不到两年的时间里，它为超过 100 万开发人员编写了 46% 的代码，并将编码速度提高了 55%。

这次升级到底改进了什么？

5年，80%的代码自动生成

通过模型的改进和上下文过滤功能的增强，开发人员现在可以在编写代码时获得更多量身定制的建议来满足他们的需求。

还有，集中注意力！ 个人版和企业版都可以无压力使用。

据官方博客介绍，改进后的AI模型超越了之前的Codex模型，可以更快速地为开发者提供代码建议。

与 Azure AI 和 Azure AI 合作开发的新模型与之前的模型相比，延迟减少了 13%。

这意味着为开发人员生成代码建议的速度比以往任何时候都快，从而有望显着提高整体生产力。

同时，新模型还具有更复杂的上下文过滤功能，可以更广泛地考虑开发者的上下文和使用模式。

这使得它能够更智能地过滤提示和代码建议，从而使开发人员能够获得针对其需求的建议。

数据显示，代码接受率相对提高了 6%，使开发人员能够专注于工作的创造性方面，而不是被繁琐的编码任务所困扰。

正在升级改进的人工智能模型和增强的上下文过滤，为开发人员提供更快、更量身定制的代码建议。

它就像第二个大脑，可以省去你记忆的麻烦。

CEO还表示，80%的代码将在短短五年内生成。

他还表示，测试版中 40% 的代码已生成，这使开发人员速度提高了 55%。

下一代生成代码 X

在微软将GPT-4能力集成到365中后，曾冠宣布发布基于GPT-4的新一代代码生成工具X。

具体来说，X支持的体验有：聊天； 对于拉动； 对于文档； 对于 CLI。

这些新功能均由 GPT-4 提供支网持。

值得注意的是，由于速度延迟，代码补全工具仍然基于 Codex 模型，该模型是在 GPT-3 上训练的。

此前，微软已将 GPT-4 集成到搜索、办公、代码编写等各种现实生产力工具中。 确实，它有能力开启第四次科技革命。

高级大数据架构师朱威廉表示，by AI不再遥远：

如果说GPT-4只是一个完成了从0到1的模型，那么微软已经将其商业化推进了一大步。

此次X的发布，直接以降维的方式冲击了上一代。

例如，嵌网入了基于GPT-4的聊天窗口，专注于开发者场景，并集成在VS Code等上。

它不仅可以识别开发人员输入的代码内容并显示错误消息，还可以对代码块的用途进行深入分析和解释并生成单元测试。

甚至可以给出调试建议。

另外，在 中，您甚至不再需要键盘来编写代码。

只需坐在电脑前，说“嘿，！”，然后开始用嘴编码。

目前，Voice的一项新功能——基于语音的交互系统正在测试中网。

除了编写代码之外，通过Voice，你甚至可以完成：代码跳转、控制IDE、代码汇总。

CEO曾表示，虽然自动补全代码极大地提高了开发人员的生产力，但新的X可以将开发人员的生产力提高10倍。

“聊天界面软件开发的黄金时代已经到来。”

工作效率提升55%

早在二月份，个人版和企业版都发布了重大更新。

简单来说，升级后的版本将拥有更高的代码质量和更快的响应速度。

自发布以来，它已为超过 100 万开发人员提供了更高的生产力，帮助他们的编码速度提高了 55%。

但在 2022 年 6 月首次推出时，只有 27% 的开发者会选择使用生成的代码。

如今，这一数字已上升至 46%。 即使在 Java 中，这个比例也是 61%。

研究表明，90% 的开发者表示，他们可以更快地完成任务，其中 73% 的人能够更好地保持流畅并节省能源。

与此同时，高达 75% 的开发人员在使用它时感到更加充实并能够专注于自己的工作。

为了实现这一目标，进行了以下关键技术改进：

- 升级AI Codex模型

将升级到新的Codex模型，为代码合成提供更好的结果。

- 更好的上下文理解

给出的代码建议通过称为 Fill-In-the-(FIM) 的新范例进行了改进。

这种方法不仅考虑了代码前缀，而且还利用了已知的代码后缀并在之间留下了空白以进行填​​充。

这样，您就可以获得有关预期代码以及它应如何与程序的其余部分保持一致的更多上下文信息。

- 轻量级客户端模型

使用轻量级客户端模型更新了 VS Code 的扩展，提高了建议代码的整体接受度。

现在，通过使用有关用户上下文的基本信息（例如，最后的建议是否被接受），将不必要的建议减少了 4.5%

基准测试， Colab 放大

微软历练升级后，谷歌也不甘示弱。

5月，谷歌宣布（Colab）即将添加新的AI编码功能。

在PaLM 2的基础上，经过大量高质量代码数据的微调，全新的“温森码”模型Codey诞生了。

Colab的这些新功能均得到程程的支持。

Codey代码生成模型支持20多种编码语言，包括Go、 SQL、Java、.

通过实时代码补全和生成，Codey可以帮助用户更快地完成开发工作，同时提高代码质量。

最重要的是，该模型还针对Colab的各项功能进行了专门优化。

可见谷歌确实很关心深度学习应用的开发者和开发者的体验。

微软和谷歌之间你更喜欢哪一个编码神器？

参考：

://.blog/2023-07-28--more-----goes--codex-with--ai-model/

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