AI編碼神器Copilot模型升級，5年80%的代碼自動生成，百萬碼農提速55%。

　　編者按：本文來自微信公眾號 新智元(ID: AI_era)，作者：桃子 拉燕。

　　碼農AI神器又升級了!

　　就在剛剛，Github官宣，Copilot模型升級，5年內80%的代碼將自動生成。

　　GitHub Copilot發布還不到兩年， 就已經為100多萬的開發者，編寫了46%的代碼，并提高了55%的編碼速度。

　　這次升級究竟改進了什么呢?

　　5年，80%代碼自動生成

　　通過模型的改進，以及上下文過濾功能的增強，現在開發人員在寫代碼的時候可以獲得更多量身定做的建議，滿足需求。

　　而且，劃重點!個人版和企業版都可以無壓力使用。

　　據官博介紹，改進后的AI模型超越了之前的Codex模型，可以更迅速地為開發人員提供代碼上的建議。

　　新模型由OpenAI、Azure AI和GitHub合作開發，與之前的模型相比，延遲時間縮短了13%。

　　這意味著，GitHub Copilot為開發人員生成代碼建議的速度比以往任何時候都要快，有望大幅提高整體工作效率。

　　同時，新模型還有更為復雜的上下文過濾功能，能更廣泛地考慮開發人員的上下文和使用模式。

　　這樣，它就能更智能地過濾提示和代碼建議，從而讓開發人員獲得針對其需求的建議。

　　數據顯示，代碼接受率相對提高了6%，讓開發人員能夠專注于工作的創造性方面，而不是被乏味的編碼任務所困擾。

　　GitHub Copilot正在升級，改進了人工智能模型并增強了上下文過濾功能，從而為開發人員提供更快、更量身定制的代碼建議。

　　Github就像是第二大腦，能夠幫你省去記憶的麻煩。

　　Github的CEO Thomas Dohmke還曾表示，80%的代碼將在短短五年內生成。

　　他還表示，Copilot 測試版中 40% 的代碼都是生成的，這讓開發者的速度提升了55%。

　　新一代生成代碼Copilot X

　　在微軟將GPT-4能力集成到Office 365后，GitHub曾官宣發布了，基于GPT-4的新一代代碼生成工具Copilot X。

　　具體來說，Copilot X提供支持的體驗有：Copilot Chat;Copilot for Pull Request;Copilot for Docs;Copilot for CLI。

　　這些新功能都是由OpenAI的GPT-4驅動的。

　　值得注意的是，由于速度延遲的原因，代碼自動補全工具仍基于GitHub的Codex模型上，該模型是在GPT-3上訓練的。

　　此前，微軟已經將GPT-4集成到搜索、辦公、寫代碼等各種真正意義上的生產力工具上，屬實是擁有了開啟第四次科技革命的力量。

　　資深大數據架構師祝威廉稱，Everything powered by AI已經不再遙遠：

　　就比如，GitHub在Copilot中內嵌一個基于GPT-4的聊天窗口，專注于開發者場景，并集成在VS Code和Visual Studio上。

　　Copilot不僅可以識別開發者輸入的代碼內容，報錯信息顯示，還可以對代碼塊的用途進行深入分析和解釋，生成單元測試。

　　甚至還可以給出debug的建議。

　　此外，在Copilot中，你甚至不再需要鍵盤來編寫代碼。

　　只需坐在電腦前，說一句「嘿，GitHub!」，動動嘴皮子編代碼就能實現了。

　　目前，GitHub正在試驗GitHub Copilot Voice新功能，一個基于語音的交互系統。

　　除了編寫代碼，通過Copilot Voice，你甚至可以完成：代碼跳轉、控制IDE、代碼總結。

　　GitHub首席執行官Thomas Dohmke曾表示，雖然自動補全代碼已經大大提升開發人員的生產力，而全新的Copilot X能將開發人員的生產力提升10倍。

　　「軟件開發的黃金時代已經來到聊天界面。」

　　工作效率提升55%

　　早在2月份，GitHub曾發布了個人版和企業版Copilot的重大更新。

　　簡單來說就是，升級之后的GitHub Copilot將會具有更高的代碼質量，以及更快的響應速度。

　　自發布以來，GitHub Copilot已經為超過一百萬人開發者提供了更強生產力，幫助他們提高了55%的編碼速度。

　　但早在2022年6月首次推出時，只有27%的開發者會選擇使用GitHub Copilot生成的代碼。

　　如今，這一數字已經上升到了46%。甚至在Java中，達到了61%。

　　研究顯示，在使用GitHub Copilot的開發者中，有90%表示可以更快地完成任務，其中73%的人能夠更好地保持順暢并節省精力。

　　與此同時，高達75%的開發者在使用Copilot時感到更有成就感，并且能夠專注于工作。

　　為了實現這一目標，GitHub做了如下關鍵技術改進：

　　- 升級后的AI Codex模型

　　將Copilot升級為新的OpenAI Codex模型，為代碼合成提供了更好的結果。

　　- 更好的上下文理解

　　通過一種稱為Fill-In-the-Middle(FIM)的新范式，改進了GitHub Copilot給出的代碼建議。

　　這種方法不僅會考慮代碼的前綴，還會利用已知的代碼后綴，并在中間留出空白讓GitHub Copilot來填補。

　　如此一來，Copilot就有了更多關于預期代碼的上下文信息，以及自己應該如何去和程序的其他部分保持一致。

　　- 輕量級的客戶端模型

　　使用輕量級客戶端模型更新了VS Code的GitHub Copilot擴展，從而提高了建議代碼的整體接受率。

　　現在，GitHub Copilot通過使用關于用戶上下文的基本信息(例如，上一個建議是否被接受)，將不必要的建議減少了4.5%

　　對標Copilot，谷歌Colab放大招

　　微軟Copilot練練升級后，谷歌也不甘示弱。

　　5月，谷歌曾宣布，Google Colaboratory(Colab)即將加入全新的AI編碼功能。

　　在PaLM 2的基礎上，利用大量高質量代碼數據進行微調之后，全新的「文生代碼」模型Codey就誕生了。

　　而Colab的這些新功能，就是由Codey加持的。

　　Codey代碼生成模型支持20多種編碼語言，包括Go、谷歌標準SQL、Java、Javascript、Python和Typescript等。

　　通過實時的代碼補全和生成，Codey可以幫助用戶更快地完成開發工作，同時提升代碼的質量。

　　最重要的是，這個模型還專門針對Python和Colab的各種功能進行了專門優化。

　　看得出來谷歌為了各位深度學習應用和Python的開發者的使用體驗，真的是很用心了。

　　微軟和谷歌的編碼神器，你更鐘意哪個?

　　參考資料：

　　https://the-decoder.com/new-ai-model-boosts-github-copilots-code-generation-capabilities/

　　https://web.archive.org/web/20230728192619/https://github.blog/2023-07-28-smarter-more-efficient-coding-github-copilot-goes-beyond-codex-with-improved-ai-model/