机器之心编辑部AI编程辅助工具发布：微软、三家联合打造
发表时间：2023-10-08 10:05:37
文章来源：炫佑科技
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机器之心编辑部AI编程辅助工具发布：微软、三家联合打造
机器之心编辑部
AI编程辅助工具：微软、微软、微软联合打造。
它是一个人工智能代码合成器，而不是一个搜索引擎：它的绝大多数代码建议都是新生成的，以前从未出现过。
简而言之，这就是未来。
在项目开发中，优秀的代码自动补全工具可以提高工作效率。 但传统的IDE基本都是采用搜索的方式来补全，在某些场景下效果不佳。
今天，联合发布了全新的AI代码补全工具并演示了技术预览版。 该工具可以在 VS Code 编辑器中自动完成代码片段，这也是自获得微软 10 亿美元投资以来的**个重大成就。
目前该项目还只是严格的技术预览。 用户可以在主页注册并有机会访问试用。
注册地址：
网友对and推出的这款全新AI代码补全工具给予了非常高的评价。 下面的用户可以大致代表大部分试用用户的心声。 ta 说：“我已经使用 Alpha 版本两周了，它似乎准确地知道我接下来要输入的内容，这让我感到震惊。有时它甚至会建议我正在寻找的内容，例如选择使用所有常见图像 mime 类型的随机十六进制随机代码片段或完整数组。此外，在使用 React 组件时特别有用，可以进行非常准确的预测。*后，它改变了程序员记录自己代码的方式。如果你正在实现的代码我之前写过非常好的描述性注释，这可以更好地给出正确代码的建议，有时甚至可以为你写出整个函数。”
高级研究员Alex甚至表示：毫不夸张地说，它将成为2020年代的三大技术进步！
甚至有网友表示：这是要结束编程了吗？
尽管用户对它们所带来的生产力提升赞不绝口，但他们也表示，并非所有使用的代码都经过了漏洞、不安全做法或个人数据的审查。 因此，他们还设置了一些过滤器来防止产生攻击性语言，效果可能并不完美，未来需要改进。
技术落后
首先，训练数据是在数十亿行公共代码上进行训练的。
从技术角度来看，该工具由新开发的人工智能系统 Codex 提供支持。 Codex联合创始人兼首席技术官Greg表示：Codex是GPT-3的后代。
Codex 对人们如何使用代码有着广泛的了解，并且在代码生成方面显着优于 GPT-3，部分原因是该系统是在包含大量公共源代码的数据集上进行训练的。 更具体地说，Codex 的训练集包含从其中提取的 TB 级公开可用代码以及英语示例。
由于 Codex 接受了公开源代码和自然语言的训练，因此它可以理解编程语言和人类语言。 因此，在整个实现过程中，编辑器扩展将开发人员的注释和代码发送到服务器，然后服务器使用 Codex 生成并建议单行代码和整个函数。
此外，该公司一位代表透露：计划在今年夏天推出基于其API的Codex版本，以便开发者可以使用该技术来创建自己的应用程序。
在具体实现中，从编写的代码中提取上下文，并给出整行代码或整个函数的建议。 该工具可帮助开发人员快速发现解决问题、编写测试和搜索新 API 的替代方法，而无需在网络上搜索答案。
此外，开发人员始终可以控制一切。 他们可以循环浏览给出的代码建议，选择接受或拒绝它们，并手动编辑代码。 将适应开发人员所做的编辑并适应编码风格。
它适用于多种框架和语言，但此处显示的技术预览版本特别适用于 、Ruby 和 Go 语言。 该工具被认为是结对编程（pair）方面的重大进步。 程序员在编写代码时有一个“虚拟助手”，它可以捕获程序员的错误并加快开发过程。
那么，效果如何呢？
*近，对开源存储库中具有良好测试覆盖率的一组函数进行了基准测试，测试团队清除了函数体并要求填充它们。 该模型**次尝试的正确率为 43%，经过 10 次尝试，准确率达到 57%。 之后将进行多次训练和测试，准确率将进一步提高。
接下来我们看一下给出的具体demo展示。
完成效果为
与市面上的一些编程辅助工具相比，它的上下文理解能力要强大得多。 无论是在文档字符串、注释、函数名称还是代码体中，匹配的代码都是根据程序员编写的上下文生成的。
我们先看一下main函数——代码补全的效果。 以语言为例自动化软件开发，给出函数名和参数，代码就可以自动补全。
除了完成功能之外，还可以根据注释编写代码。 程序员给出描述代码逻辑的注释，即可自动生成代码：
在编程过程中，有些代码的格式和内容非常相似，重复编写既费时又枯燥。 现在它可以帮助程序员解决这个问题，自动化简单、重复的代码编写部分：
在软件开发的过程中，除了编写代码之外，软件测试也非常重要，在一个代码项目中起着支撑作用。 导入一个测试包，剩下的测试代码就可以由开发者完成。
在编程中，同一个功能往往有多种实现方法机器之心编辑部AI编程辅助工具发布：微软、三家联合打造，程序员通常会根据代码的实现效果和运行性能来选择*合适的方法。 编写多个实现需要时间和精力。 现在您可以一键完成，如下图所示。 单击“下一步”，查看多种实现方式，单击选择其中一种。
今天推出的技术预览版也仅限于 Ruby、Ruby 和 Go 语言。 此外，开发团队表示，在努力使其变得更好的同时，应像任何其他代码一样仔细审查和测试已完成的代码。 这些仍然需要人类程序员的监督和优化，但自动化人工智能编程的愿景指日可待。
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