[編集者注] ビッグモデルはまだ本格的 昨日、Lei Jun は、 Xiaomi が携帯電話のビッグモデルを突き抜けたと情熱的に発表しました。今日、Xunfei Xinghuo モデルは、コーディング機能とマルチモーダル機能に焦点を当て、アップグレードされた Flagを尊重するためにここにあります。プログラマーにとって、Xunfei が新しいインテリジェントなプログラミング アシスタント iFlyCode をリリースしたことは注目に値します。100機種戦争のもと、AIプログラミングツールも熾烈な戦争を始めた。
著者 | 唐暁は合肥出身
担当編集者 | 張宏岳
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
北京時間8月15日、iFLYTEKは合肥市浜湖コンベンションアンドエキシビションセンターでSpark Cognitive Model V2.0アップグレードカンファレンスを開催し、コード機能が共通コードの生成と完成を除く5つの主要機能にアップグレードされたと発表した。エラー修正に加えて、コードの解釈と単体テストの生成もあります。これらすべての機能は、Xunfei がリリースした新しいインテリジェント プログラミング アシスタント iFlyCode で使用できます。
そもそもなぜコード機能のアップグレードを優先するのでしょうか? HKUST Xunfei の会長、Liu Qingfeng 氏は CSDN (ID: CSDNnews) に対し、「コーディング能力は、さまざまな業界のエンパワーメントにとって直接的かつ厳格なものです。コードは、デジタル世界を結び付ける重要なサポートであるだけでなく、重要なツールでもあります」と語った。起業家の敷居を下げるため、誰もがプログラミングの達人である必要はなく、応用シナリオの想像力と認識力を使えば、開発効率を向上させ、関連する起業家精神を実現することができます。コード能力を国際トップレベルに引き上げなければ、国家の生産効率は国際大企業に匹敵しないはずなので、この問題は非常に重要だと思います。コードの機能は比較的シンプルで直感的です。マルチモーダルでのコードの包括的な考慮を考慮します。」
では、Spark のコード機能はどの程度達成されているのでしょうか? Liu Qingfeng 氏は、テストでコードの生成と完了の次元が ChatGPT を上回り、Xunfei Spark のコード機能はすべての次元で今年 10 月 24 日に ChatGPT を完全に超えるだろうと述べました。 GPT-4は来年上半期。
プログラミング アシスタントの iFlyCode については、GitHub Copilot に対してベンチマークが行われていますか? HKUST Xunfei Research Instituteの所長であるLiu Cong氏はCSDNに対し、「現在のコードアシスタント製品はすべてCopilotのメカニズムに基づいており、これはCopilotのベンチマークのロジックとして理解できる」と率直に語った。
次に、Spark モデルが実際にどのようにコード機能をアップグレードするのか、そして開発者がそれをどのように使用して「エンジニアが 10 倍」になるのかを見てみましょう。
コードの生成と完成の点で ChatGPT を上回り、来年には GPT-4 のベンチマークが行われる予定です。
Spark モデルがリリースされたばかりのとき、生成されたコード、複数のクラスのコードは基本的に正しく実装されていましたが、テスト ケースは一度に完全には生成されませんでした。3 か月後の今日、Spark のコード機能は実際の運用環境での使用に一歩近づいています。
今回の Xunfei Spark 2.0 はコード機能を 5 次元にアップグレードし、コードの生成と補完はもちろん、コードのエラー修正に関しては、スペル、文法、論理のエラーを特定し、ワンクリックでの修正もサポートしています。 , コードを書くよりも面倒なコードの読み取りがここによく反映されており、Spark の「コードの説明」機能は、コードを選択する限り、詳細な解釈を直接与えることができます。単体テストの生成に関しては、コードを選択するだけでワンクリックで単一のテストケースを生成でき、単体テストデータをインテリジェントに生成できます。
体験エリアでのiFlyCodeの表示
プログラマーにとって、「コードを見せてください」は常に最重要です。Liu Cong のライブ デモンストレーションでは、関数を作成する場合も、Python でハートを描画する場合も、ヘビ ゲームを作成する場合も、すぐに実行できます。
著者は実際のテストで、Spark が非常に高速にコードを生成し、直接実行できることを発見しました。ただし、生成の過程で、必要な機能を実際に実現するには、プロンプトを調整したり、さまざまなプロンプトを試したりする必要があります。七夕祭りが近づいています。愛のハートを描く例を見てみましょう。Python は非常にスムーズに愛のハートを使い果たします。
しかし、Java への切り替えは失敗し、いくつかの異なるプロンプトを試しましたが成功しませんでした。以下は、Spark がハートの形を描画できることを明確に示している Java コード例のランナップ スタイルです。
もちろん、Java を使用してラブ ハートを描画し、ChatGPT を使用することも失敗しました (ただし、プロンプトと GPT の両方の回答には、これが桃のハートを描画するためのコード サンプルであると明確に記載されています)。
プログラミング言語のサポートという点では、Spark が Python をサポートできることは非常に重要です。Liu Qingfeng 氏によると、OpenAI が構築した公開コード能力テストセットである HumanEval によると、Spark V1.5 Python の効果はわずか 41 ポイントであり、V2.0 は ChatGPT に近い 61 ポイントに達しています。State Key Laboratory of Cognitive Intelligence によって構築されたコードの実際のシーンで使用されたテスト セットによると、コードの生成と完成の次元は ChatGPT を超えています。以前の計画どおり、Xunfei Spark コードのあらゆる次元の機能は、今年 10 月 24 日に ChatGPT を完全に上回り、来年前半には GPT-4 に対してベンチマークされる予定です。この点に関して、Liu Qingfeng 氏は、「現在、コード機能のためのロジック、アルゴリズム、メソッド、システム、データの準備はすべて準備が整っています。必要なのは時間と計算能力だけです。これらのものと計算能力は補充されつつあります。」と述べました。 1024 年には進捗状況が更新される予定です。」
そこで、プログラマが Shanhuo のプログラミング能力をより有効に活用できるようにする方法として、iFlyCode が誕生しました。
Copilot と比較して、インテリジェント プログラミング アシスタント iFlyCode は何をもたらしますか?
AI プログラミングに関しては、現在 2 つの一般的なタイプがあり、1 つは GitHub Copilot に代表される IDE 統合で、非常に一般的であり、プログラマは IDE でクローズドループ プログラミングを直接実現でき、開発者は ChatGPT と同様のエクスペリエンスを直接得ることができます。 VS CodeとVisual Studioとの緊密な統合により、開発者に詳細な分析とエラー修正のための提案が提供される GoogleのAndroid Studioも統合を採用 このように、会話型プログラミングアシスタント「Studio Bot」はAndroidプログラマーを支援するために使用されていますプログラミング効率を向上させます。もう 1 つのタイプは、Colab に直接接続された Google の Bard など、Chat からオンライン プログラミング プラットフォームを開くものです。
Xunfei が IDE 統合を選択したことが分かりますが、iFlyCode はプログラマーにとって馴染みのあるプラグインの形でシームレスに統合し、5 つの主流 IDE をサポートしています。
Liu Cong氏は記者会見で、iFlyCodeプラグインと統合されたVS Codeで、コード行を書かずにプロンプトのいくつかのステップを経て、2本の指をつまんで書くことができる「ボレー手書き」機能を実現した。
iFLYTEK の社内 R&D パフォーマンス プラットフォームによって 1 か月以内にテストされた 2,000 人以上の従業員に対する iFlyCode 1.0 のパフォーマンスの統計によると、いくつかの典型的なシナリオでは、コード採用率が 30% に達し、コーディング効率が 30% 向上し、全体的なパフォーマンスが向上しました。効率が 15% 向上しました。
コード インテリジェンスの反復は急速であり、従来のプログラミング手法を大きく変えています。おそらく Andrej Karpathy (OpenAI の科学者、Tesla AI の元責任者) が提唱した「最良のプログラミング言語は自然言語である」ということは、実際にはそう遠くないでしょう。 。
同時に、iFlyCode などのスマート プログラミング アシスタント向けに、CSDN がコード作成テストやコード タスクの評価も提供することを友人たちと発表しました。
開発者にとって AI プログラミングは何を意味しますか?
現段階ではっきりとわかるのは、AIがさらにプログラミングアシスタントになっているということです。少なくともこれら 3 つの分野においてプログラマーに与える影響は非常に大きいです。
答えを見つけるために多くの資料を検索したり見る必要があるいくつかの問題を解決できるようになります。長年にわたり、プログラミングのシナリオで多くの検索を使用し、問題が発生した場合は検索を行ってきましたが、多くの時間とエネルギーを費やす可能性がありますが、関連する解決策しか見つけることができず、多くの時間がかかります問題を解決するための時間を確保し、デバッグと修正を行います。そして、プログラマーにとって特に厄介なのは、問題を解決できる検索コンテンツが 5% ～ 10% であることが多いことです。AI プログラミング アシスタントは、問題を直接解決できるコードであっても、迅速かつ比較的正確に答えを返してくれます。
プログラミングには物理的なタスクもいくつかあり、例えば、複雑なロジックを使わずに記述する必要があるものの比較的大量のコードを記述する必要があるタスクは、AIプログラミングアシスタントに直接投げることができるため、プログラミング効率が大幅に向上します。また、コードを書くときに、最初は難しいコードに遭遇することがありますが、それを AI に直接与えてロジックを実装させることで、開発者が新しいアイデアを見つけるのに役立つ可能性があります。
では、「誰もが開発者」になると、プログラミングの敷居はさらに下がりますが、開発者にとって、インテリジェントプログラミングは開発者の役割を変えるのでしょうか？将来的には、開発者の核となる競争力はどのような側面に反映されるのでしょうか?
Liu Cong 氏は CSDN に対し、「プログラミング アシスタントはプログラマーの作業を簡素化し、生産効率を向上させ、開発者のエネルギーを解放して、より創造的な作業を行うことができるようになります。」と、コア コンピテンシーが置き換えられる場所について述べました。
Liu Qingfeng は現場でこの言葉を言いました - 「未来は AI に属するのではなく、AI を習得した新しい人間に属します。」 私はそれを拡張して、「未来は AI に属するのではなく、AI を習得した新しいプログラマーに属します。」アイ。」
