[Nota do editor] O modelo grande ainda está em pleno andamento Ontem, Lei Jun anunciou apaixonadamente que a Xiaomi executou o modelo grande no celular. Hoje, o modelo Xunfei Xinghuo está aqui para homenagear o Flag atualizado , com foco em recursos de codificação e recursos multimodais. Para os programadores, vale ressaltar que Xunfei lançou um novo assistente de programação inteligente iFlyCode. Sob a guerra de 100 modelos, as ferramentas de programação de IA também iniciaram uma guerra feroz.
Autor | Tang Xiao iniciado em Hefei
Editor responsável | Zhang Hongyue
Listagem | CSDN (ID: CSDNnews)
Em 15 de agosto, horário de Pequim, a iFLYTEK realizou a conferência de atualização Spark Cognitive Model V2.0 no Binhu Convention and Exhibition Center em Hefei. O oficial anunciou que a capacidade do código foi atualizada para 5 recursos principais, exceto para geração e conclusão de código comum Além da correção de erros, há interpretação de código e geração de teste de unidade. E todos esses recursos podem ser usados no novo assistente de programação inteligente iFlyCode lançado pela Xunfei.
Por que colocar a atualização de capacidade de código em primeiro lugar? Liu Qingfeng, presidente da HKUST Xunfei, disse à CSDN (ID: CSDNnews): "A capacidade de codificar é direta e rígida para o fortalecimento de vários setores. O código não é apenas um suporte fundamental para conectar o mundo digital, mas também uma ferramenta importante para diminuir o limite para empreendedores. Nem todos precisam ser mestres em programação, desde que usem sua imaginação e cognição de cenários de aplicativos, eles podem melhorar a eficiência do desenvolvimento e realizar o empreendedorismo relacionado. Seja o desenvolvimento da indústria de software da China ou economia digital, se não levarmos Se a capacidade do código for elevada ao nível de liderança internacional, então a eficiência da produção nacional não deve ser comparável à dos gigantes internacionais, então acho que esse assunto é muito importante. Em segundo lugar, a demonstração da capacidade do código é relativamente mais simples e mais intuitivo. Considerando a consideração abrangente do código no multimodal na frente."
Então, até que ponto a capacidade de código do Spark foi alcançada? Liu Qingfeng disse que no teste, as dimensões de geração e conclusão de código ultrapassaram o ChatGPT, e os recursos de código do Xunfei Spark em todas as dimensões superarão totalmente o ChatGPT em 24 de outubro deste ano. GPT-4 no primeiro semestre do próximo ano.
Quanto ao assistente de programação iFlyCode, ele é comparado ao GitHub Copilot? Liu Cong, reitor do HKUST Xunfei Research Institute, disse francamente ao CSDN: "Os atuais produtos assistentes de código são todos baseados no mecanismo Copilot, que pode ser entendido como a lógica de benchmarking do Copilot."
Em seguida, vamos dar uma olhada em como o modelo Spark realmente atualiza os recursos de código e como os desenvolvedores podem usá-lo para obter o efeito de "10 vezes engenheiros".
Ele ultrapassou o ChatGPT em termos de geração e conclusão de código e fará o benchmark GPT-4 no próximo ano!
Quando o modelo Spark acabou de ser lançado, o código que ele gerou, o código da classe plural foi basicamente implementado corretamente, mas os casos de teste não foram gerados completamente de uma só vez. Hoje, três meses depois, a capacidade de código do Spark está um passo mais perto de ser usada em um ambiente de produção real.
Desta vez, o Xunfei Spark 2.0 atualizou a capacidade do código em cinco dimensões. Escusado será dizer que a geração e conclusão do código, em termos de correção de erros de código, pode localizar erros de ortografia, gramática e lógica e também oferece suporte à modificação com um clique; Para programadores , a leitura do código, que é mais problemática do que a escrita do código, é melhor refletida aqui. A função "explicação do código" do Spark pode fornecer diretamente uma interpretação detalhada, desde que um trecho do código seja selecionado. Em termos de geração de teste de unidade, desde que o código seja selecionado, um único caso de teste pode ser gerado com um clique e os dados de teste de unidade podem ser gerados de forma inteligente.
Exibição do iFlyCode na área de experiência no local
Para programadores, "Mostre-me o código" é sempre fundamental. Na demonstração ao vivo de Liu Cong, seja escrevendo uma função, desenhando um coração com Python ou criando um jogo de cobra, tudo pode ser feito rapidamente.
O autor descobriu no teste real que o Spark gera código muito rapidamente e pode ser executado diretamente. Mas no processo de gerá-lo, para realmente realizar a função desejada, você precisa ajustar ou experimentar diferentes prompts. O Qixi Festival está se aproximando, vamos usar o exemplo de desenhar um coração de amor, Python esgota o coração de amor muito suavemente.
Mas a mudança para Java falhou e tentei vários prompts diferentes sem sucesso. O seguinte é um estilo de execução de um exemplo de código Java que o Spark afirma claramente que pode desenhar uma forma de coração:
Claro, usando Java para desenhar um coração de amor, usando ChatGPT também falhou (embora ambas as respostas de Prompt e GPT afirmassem claramente que é um exemplo de código para desenhar um coração de pêssego):
Em termos de suporte à linguagem de programação, a capacidade do Spark de oferecer suporte ao Python é muito significativa. De acordo com Liu Qingfeng, de acordo com o HumanEval, um conjunto de teste de habilidade de código público construído pela OpenAI, o efeito do Spark V1.5 Python é de apenas 41 pontos, e o V2.0 atingiu 61 pontos, o que é próximo ao ChatGPT. De acordo com o conjunto de teste usado na cena real do código construído pelo National Key Laboratory of Cognitive Intelligence, as dimensões de geração e conclusão do código superaram o ChatGPT. Ainda como o plano anterior, os recursos do código Xunfei Spark em todas as dimensões superarão totalmente o ChatGPT em 24 de outubro deste ano e serão comparados com o GPT-4 no primeiro semestre do próximo ano. A esse respeito, Liu Qingfeng disse: "Atualmente, a lógica, algoritmo, método, sistema e preparação de dados para recursos de código estão todos prontos. Tudo o que precisamos é tempo e poder de computação. Essas coisas e o poder de computação estão sendo complementados. Sobre isso 1024 do ano verá atualizações sobre o progresso.”
Então, como os programadores podem usar melhor a capacidade de programação do Shanghuo, o iFlyCode surgiu.
Comparado com o Copilot, o que traz o assistente de programação inteligente iFlyCode?
Em termos de programação AI, existem atualmente dois tipos comuns. Um é a integração IDE representada pelo GitHub Copilot, que é muito comum e permite que os programadores realizem diretamente a programação de loop fechado no IDE. Os desenvolvedores ganham diretamente uma experiência semelhante ao ChatGPT no editor. A integração profunda com o VS Code e o Visual Studio pode fornecer aos desenvolvedores análises detalhadas e sugestões para corrigir erros. O Android Studio do Google também adota a integração Dessa forma, o assistente de programação conversacional "Studio Bot" é usado para ajudar os programadores do Android melhorar a eficiência da programação. Outro tipo é abrir uma plataforma de programação online a partir do Chat, como o Bardo do Google conectado diretamente ao Colab.
Vemos que Xunfei escolheu a integração IDE. O iFlyCode integra-se perfeitamente na forma de plug-ins familiares aos programadores e oferece suporte a 5 IDEs principais.
Na coletiva de imprensa, Liu Cong, no VS Code integrado ao plug-in iFlyCode, através de algumas etapas do Prompt, sem escrever uma linha de código, percebeu a função "volley handwriting" que pode ser escrita apertando dois dedos .
De acordo com as estatísticas de desempenho do iFlyCode 1.0 em mais de 2.000 funcionários testados pela plataforma interna de desempenho de P&D da iFLYTEK em um mês, em alguns cenários típicos, a taxa de adoção de código atingiu 30%, a eficiência de codificação aumentou em 30% e o desempenho geral eficiência aumentada em 15%.
A iteração da inteligência de código é rápida e está mudando muito o método de programação tradicional. Talvez Andrej Karpathy (cientista da OpenAI, ex-chefe da Tesla AI) tenha afirmado que "a melhor linguagem de programação é a linguagem natural" não está realmente longe de nós. .
Ao mesmo tempo, anunciei com meus amigos que, para assistentes de programação inteligentes, como o iFlyCode, o CSDN também trará testes de escrita de código e avaliações de tarefas de código. Amigos são bem-vindos para continuar prestando atenção.
O que a programação de IA significa para os desenvolvedores?
No estágio atual, o que podemos ver claramente é que a IA se tornou ainda mais nossa assistente de programação. Seu impacto sobre os programadores em pelo menos essas três áreas é enorme.
Ser capaz de resolver alguns problemas que podem exigir pesquisa e consulta a muitos materiais para encontrar a resposta. Por muitos anos, usamos muitas pesquisas em nossos cenários de programação e solicitamos pesquisas em caso de problemas, mas é provável que gaste muito tempo e energia, mas só podemos encontrar soluções relevantes e leva muito tempo de tempo para resolver o problema. Depurar e modificar. E o que torna os programadores particularmente problemáticos é que o conteúdo pesquisado que pode resolver o problema geralmente é de 5% a 10%. O assistente de programação AI pode nos dar respostas com rapidez e precisão, até mesmo um pedaço de código que pode resolver diretamente o problema.
Existem também algumas tarefas físicas na programação. Por exemplo, algumas tarefas que precisam ser escritas sem lógica complexa, mas uma quantidade relativamente grande de código, podem ser lançadas diretamente para o assistente de programação AI, melhorando assim muito a eficiência da programação. Além disso, ao escrever código, às vezes você encontrará algum código que não é fácil de começar. Você pode entregá-lo diretamente à IA e deixá-la implementar alguma lógica, o que pode ajudar os desenvolvedores a encontrar novas ideias.
Então, quando "todo mundo é um desenvolvedor", o limite para a programação é ainda mais reduzido. Para os desenvolvedores, a programação inteligente mudará o papel dos desenvolvedores? No futuro, em quais aspectos a competitividade central dos desenvolvedores se refletirá?
Liu Cong disse à CSDN desta forma: "Os assistentes de programação podem simplificar o trabalho dos programadores, melhorar a eficiência da produção e liberar a energia dos desenvolvedores, para que possam fazer um trabalho mais criativo".
Liu Qingfeng disse esta frase na cena - "o futuro não pertence à IA, mas aos novos humanos que dominaram a IA", e eu a estendi como: "O futuro não pertence à IA, mas aos novos programadores que dominaram IA. "
