Quel programmeur IA est le meilleur ? Explorez le potentiel de Devin, Tongyi Lingma et de l'agent SWE

Le 3 mars 2022, moins d'un mois après la naissance de Devin, le premier programmeur IA au monde, l'équipe PNL de l'Université de Princeton a développé un agent SWE pour programmeur IA open source. Il exploite le modèle GPT-4 pour résoudre automatiquement les problèmes dans les référentiels GitHub. Les performances de l'agent SWE sur l'ensemble de tests du banc SWE sont similaires à celles de Devin, prenant en moyenne 93 secondes et résolvant 12,29 % des problèmes. En interagissant avec un terminal dédié, SWE-agent peut ouvrir et rechercher le contenu des fichiers, utiliser la vérification automatique de la syntaxe, modifier des lignes spécifiques et écrire et exécuter des tests. (Remarque : le contenu ci-dessus est un léger ajustement du contenu original, mais les informations clés du texte original sont conservées et ne dépassent pas la limite de mots spécifiée.)

L'interface agent-ordinateur (ACI) de SWE-Agent a été simplifiée. , et les commandes et les commentaires des grands modèles ont été simplifiés. Le format a été repensé pour faciliter la navigation dans le référentiel, l'affichage, la modification et l'exécution des fichiers de code. L'équipe de recherche fournit également des fonctionnalités utiles telles que l'inspecteur de code, la visionneuse de fichiers et la commande de recherche de chaîne de catalogue global pour améliorer l'efficacité. Ces ajustements contribuent à améliorer la productivité.

Le même jour, Alibaba Cloud a annoncé un nouvel employé spécial - le programmeur IA "Tongyi Lingma", numéro de poste AI001. Ce programmeur IA a effectué un stage de plusieurs mois au sein et en dehors d'Alibaba Cloud avant de rejoindre les rangs des employés réguliers, et a reçu une note favorable de plus de 80 %. L'ajout du code Tongyiling montre que l'ajout du code universel a amélioré l'efficacité des ingénieurs dans l'écriture, la lecture, la recherche de BUG et l'optimisation du code. Sa capacité de travail est décrite comme étant disponible 7x24 heures, omettant considérablement le besoin d'êtres humains. quantité de travail que les programmeurs consacrent au test du code.

Universal Lingma a été développé conjointement par Alibaba Cloud et General Labs. Il a été téléchargé plus de 2 millions de fois et des millions de lignes de code sont adoptées chaque jour. Il maîtrise plus de 200 langages de programmation et maîtrise 16 langages courants. General Lingma possède non seulement des compétences telles que la continuation du code, la génération de tests unitaires, l'optimisation du code, etc., mais il peut également effectuer des questions et réponses intelligentes et des rapports d'erreurs anormales, réduisant ainsi la complexité du travail de dépannage. En outre, il prend également en charge une formation spéciale pour les bases de code au niveau de l'entreprise, comprend mieux le code d'entreprise et les données documentaires et prend en charge l'adaptation localisée.

Dans la vague de l'intelligence artificielle, l'émergence des programmeurs IA constitue sans aucun doute une étape importante dans la révolution technologique. Depuis l’exploration du raisonnement logique et des systèmes experts au début des années 1950 jusqu’à l’application généralisée de l’apprentissage profond et de l’apprentissage automatique aujourd’hui, le contexte de développement de la technologie de l’IA présente de multiples facettes. Au cours des dernières décennies, la portée de la recherche et des applications en matière d’IA n’a cessé de s’élargir. Dès les premiers stades où elle se concentrait initialement sur la résolution de problèmes logiques et la simulation de la pensée humaine, la technologie de l’IA est désormais impliquée dans divers domaines, notamment les soins de santé, la finance, les transports, etc. Le rôle des programmeurs d'IA

L'essor des programmeurs d'intelligence artificielle marque une avancée majeure dans la technologie de l'intelligence artificielle dans le domaine de la programmation. Cela peut non seulement remodeler l’écosystème de l’industrie du développement logiciel, mais aussi avoir une importance considérable pour notre compréhension du potentiel et des limites de l’intelligence artificielle. L’essor de la programmation par l’IA peut modifier la façon dont les programmeurs travaillent et les compétences requises, mais cela ne réduira pas l’importance de la profession de programmeur.

Analyse des caractéristiques techniques des programmeurs d'IA

Les programmeurs d'IA, tels que Devin, Tongle Lingma et l'agent SWE de l'Université de Princeton, redéfinissent les limites du génie logiciel. Ces systèmes démontrent non seulement l'énorme potentiel de l'IA dans le domaine de la programmation, mais révèlent également les orientations futures possibles de l'industrie technologique. Les programmeurs d'IA peuvent accélérer les cycles de développement de logiciels et améliorer la qualité du code grâce aux technologies d'apprentissage automatique et d'automatisation. Le résultat peut être un processus de développement plus efficace et plus intelligent, ainsi que des orientations de développement plus créatives et innovantes.

Devin : ingénieur logiciel d'IA entièrement automatique

Devin est le premier ingénieur logiciel d'IA entièrement automatique au monde. Son émergence marque une étape importante dans le domaine de l'IA dans le développement de logiciels. Devin possède des compétences de raisonnement et de planification à long terme et est capable d’effectuer des tâches d’ingénierie complexes. Cela signifie que Devin est non seulement capable de gérer des tâches de codage simples, mais également de gérer l'ensemble du cycle de vie du projet, depuis la collecte des exigences jusqu'à la conception, le codage, les tests et le déploiement. L'importance de Devin est qu'il peut non seulement gérer des tâches de codage simples, mais également gérer l'ensemble du cycle de vie du projet, de la collecte des exigences à la conception, au codage, aux tests et au déploiement, et peut également entreprendre des tâches d'ingénierie complexes.

Photos

Photo : OpenDevin est un clone de Devin dans le but de partager le pouvoir avec la communauté open source. Grâce aux contributions de la communauté et à un engagement envers des normes ouvertes, OpenDevin espère affiner et étendre les capacités de l'ingénierie logicielle assistée par l'IA.

La principale force de Devin réside dans sa capacité à rappeler un contexte pertinent, à apprendre et à corriger les erreurs au fil du temps. Cette capacité permet à Devin de s'améliorer continuellement à mesure que le projet progresse, réduisant ainsi le risque d'erreur humaine. De plus, Devin est équipé d'outils communs aux développeurs, tels qu'un shell, un éditeur de code et un navigateur. Ces outils sont intégrés dans un environnement informatique sandbox pour garantir sécurité et flexibilité.

La collaboration en temps réel avec les utilisateurs est également une fonctionnalité majeure de Devin. Il rend compte des progrès en temps réel, accepte les commentaires et fait des choix de conception avec les utilisateurs selon les besoins. Ce modèle collaboratif améliore non seulement l'efficacité du développement, mais améliore également l'adaptabilité et l'innovation du projet.

Aperçu des caractéristiques techniques et des capacités de Devin : Devin est un ingénieur logiciel IA développé par l'équipe Cognition AI. Il a la capacité de programmer de manière indépendante et peut effectuer des tâches d'ingénierie complexes de manière indépendante. Les principales caractéristiques techniques de Devin incluent :

1. Raisonnement et planification à long terme : Devin est capable de planifier et d'exécuter des tâches d'ingénierie complexes qui nécessitent des milliers de décisions.
2. Mémoire contextuelle : à chaque étape, Devin est capable de rappeler le contexte pertinent, d'apprendre et de corriger les erreurs.
3. Intégration des outils de développement : Devin est équipé d'outils de développement tels que shell, éditeur de code et navigateur.
4. Collaboration en temps réel : Devin peut signaler les progrès, recevoir des commentaires et faire des choix de conception avec les utilisateurs en temps réel.
5. Réparation et optimisation autonomes : Devin peut découvrir et corriger de manière indépendante les bogues dans le code, et peut également entraîner et affiner le modèle d'IA.

"Tongyi Lingma" : Assistant de programmation IA avancé

Tongyi Lingma est un assistant de programmation IA lancé par Alibaba Cloud. Son objectif est d'améliorer l'efficacité et la qualité du développement logiciel. Il aide les programmeurs à réduire le travail répétitif en automatisant les tâches de programmation, leur donnant ainsi plus de temps pour se concentrer sur l'innovation et la résolution de problèmes complexes.

Pictures

L'objectif futur de Tongyi Lingma est d'écrire 20 % du code de l'entreprise, permettant aux programmeurs de se concentrer davantage sur la conception de systèmes et le développement commercial principal. Dans le même temps, Tongyi Lingma est également lancé sur l'application Tongyi Qianwen, gratuite et ouverte au public, permettant à chacun d'écrire et d'apprendre du code sur son téléphone mobile. Pour les étudiants qui n'ont aucune base en programmation, Tongyi Qianwen peut également fournir des suggestions d'études et formuler des plans d'études. Cela montre que les programmeurs d’IA ne sont pas seulement des assistants des programmeurs, mais qu’ils peuvent devenir des acteurs importants dans le domaine du développement de logiciels.

Aperçu des caractéristiques techniques et des capacités de "Tongyi Lingma"

1. Programmation automatisée : Tongyi Lingma peut aider les programmeurs à écrire, lire, rechercher et optimiser le code. Il peut générer automatiquement du code, y compris du code au niveau de la ligne/de la fonction, des tests unitaires et des commentaires de code, améliorant ainsi l'efficacité de la programmation.
2. Prise en charge multilingue : cet outil maîtrise plus de 200 langages de programmation, brisant les frontières des langages de programmation et permettant aux programmeurs d'écrire du code dans plusieurs langages.
3. Questions et réponses intelligentes : Tongyi Lingma offre la possibilité de développer des questions et réponses intelligentes, qui peuvent répondre rapidement aux questions liées à la programmation et aider à résoudre les problèmes de programmation.
4. Optimisation du code : il peut analyser en profondeur le code et son contexte, identifier rapidement les problèmes de codage potentiels et fournir des suggestions d'optimisation spécifiques.

Princeton Open Source AI Programmer : SWE-agent

SWE-agent lancé par l'Université de Princeton est le premier programmeur d'IA open source basé sur la technologie GPT-4. En tant que projet open source, SWE-agent peut corriger automatiquement les bogues dans le référentiel GitHub, ce qui constitue une énorme contribution à la communauté open source. Sur l'ensemble de tests du banc SWE, l'agent SWE a résolu avec succès 12,29 % des problèmes, en seulement 93 secondes en moyenne, montrant une précision comparable à celle de Devin.

La nature open source de SWE-agent signifie qu'il peut obtenir rapidement des retours et des améliorations de la communauté, ce qui accélère les progrès de l'IA dans le domaine du génie logiciel. Le succès de SWE-agent montre également que les programmeurs d'IA peuvent non seulement améliorer l'efficacité du développement, mais également améliorer la qualité du code et réduire les coûts de maintenance.

Figure : performances du benchmark SWE

Caractéristiques techniques de l'agent SWE

Nature open source L'agent SWE est un projet open source, ce qui signifie que son code, sa conception et ses fonctions sont publics, ce qui offre aux développeurs du monde entier Offre des opportunités de participer et de contribuer. Il a rapidement gagné 1,6k étoiles et 109 Forks sur GitHub, démontrant la grande reconnaissance et l'intérêt de la communauté open source pour cette technologie.

1. Interface agent-ordinateur (ACI) basée sur GPT-4 SWE-agent utilise la conception de l'interface agent-ordinateur (ACI) pour permettre aux grands modèles tels que GPT-4 de parcourir plus facilement le référentiel, d'afficher, de modifier et Exécutez le fichier de code. Cette conception est similaire à la conception d’interface utilisateur préférée des humains, améliorant l’efficacité et la qualité de l’interaction avec les grands modèles.

2. Possibilité de corriger automatiquement les bugs. L'agent SWE peut corriger automatiquement les bugs dans le référentiel GitHub. Sur l'ensemble de tests du banc SWE, il a résolu avec succès 12,29 % des problèmes, en seulement 93 secondes en moyenne, et sa précision était comparable à celle du programmeur d'IA Devin précédemment lancé. Cela démontre les capacités efficaces et précises de SWE-agent dans l'automatisation des tâches d'ingénierie logicielle.

3. Interaction avec un terminal dédié SWE-agent fonctionne en interagissant avec un terminal dédié. Il peut ouvrir et rechercher le contenu des fichiers, utiliser la vérification automatique de la syntaxe, éditer des lignes spécifiques et peut également écrire et exécuter des tests. Ce type d’interaction offre aux programmeurs d’IA plus d’autonomie et de flexibilité.

4. Conception fonctionnelle SWE-agent inclut des fonctionnalités très utiles que l'équipe de recherche a trouvées lors de la conception de l'interface agent-ordinateur, notamment l'ajout d'un linter qui s'exécute lorsqu'une commande d'édition est émise et ne supprime pas le code si la syntaxe est incorrecte. . permettra aux commandes d’édition de passer. De plus, les agents disposent d'un visualiseur de fichiers spécialement conçu et de commandes de recherche de chaînes à l'échelle du répertoire, toutes conçues pour augmenter la productivité et la précision.

5. Workflow de l'agent Le workflow de l'agent SWE est divisé en deux étapes : « raisonnement » et « évaluation ». Pendant la phase d'inférence, l'agent SWE gère les problèmes signalés sur GitHub et génère une pull request (Pull Request) visant à résoudre le problème. Pendant la phase d'évaluation, la demande d'extraction générée est évaluée pour confirmer si elle résout réellement le problème signalé.

L'émergence de programmeurs d'IA tels que Devin, Tongyi Lingma et SWE-agent indique que l'avenir du développement logiciel sera plus automatisé, intelligent et collaboratif. Les caractéristiques techniques et les capacités de ces systèmes démontrent comment l'IA peut améliorer l'efficacité du développement, réduire. taux d’erreur et stimuler l’innovation.

Effet de test du programmeur AI

Les tests effectués par Devin AI Programmer ont montré qu'il est capable d'effectuer une variété de tâches de programmation, y compris des logiciels qui utilisent des API pour obtenir les cours des actions et la création de sites Web permettant aux utilisateurs de jouer aux échecs avec de grands modèles. Devin fait un excellent travail en gérant les clés API, les erreurs de package et les mots-indices pour jouer aux échecs avec LLM. Cependant, sa vitesse de retour doit encore être améliorée.

Tongyi Lingma fonctionne de manière similaire à GitHub Copilot, et les utilisateurs peuvent facilement passer d'un outil à un autre. Bien qu'il ne soit pas aussi performant que GitHub Copilot en termes de capacités d'écriture de code, il offre une utilisation gratuite, des avantages dans des domaines spécifiques, ainsi qu'une bonne interface de fonctionnement et une bonne adaptabilité. Selon des tests et des évaluations personnels, Tongyi Lingma peut obtenir un score de 3,5 à 4 points (sur 5 points) et est considéré comme un outil d'aide au codage de l'IA qui mérite d'être essayé.

L'agent SWE lancé par l'Université de Princeton est aussi capable que Devin de corriger automatiquement les bugs dans les référentiels GitHub, en seulement 93 secondes en moyenne. Ce projet open source a rapidement gagné la reconnaissance et l'intérêt de la communauté sur GitHub.

L'effet des tests des programmeurs d'IA est un indicateur clé pour évaluer ses performances

1. En testant l'efficacité et la précision, les programmeurs d'IA améliorent l'efficacité des tests de logiciels grâce à la technologie d'automatisation et peuvent rapidement identifier et corriger les bugs. Ils utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre et optimiser en continu afin d'améliorer la précision et la couverture de la découverte des bogues. Cette capacité d'apprentissage continu permet aux programmeurs d'IA d'améliorer continuellement leurs performances pendant le processus de développement logiciel.

2. Découverte automatisée des bogues : les programmeurs d'IA sont excellents dans l'automatisation de la découverte des bogues. Ils peuvent effectuer une analyse approfondie du code logiciel et tester les données pour identifier les bogues cachés et complexes. Cela améliore non seulement la qualité des tests, mais permet également d'économiser beaucoup de temps et d'argent.

3. Tests de performances continus, les programmeurs d'IA peuvent effectuer des tests de performances continus pour garantir la stabilité et la fiabilité du système logiciel. Ils garantissent la qualité des logiciels en simulant différents scénarios de test et en évaluant les performances des logiciels dans diverses conditions.

4. Tests fonctionnels et de performances. En termes de tests fonctionnels et de performances, les programmeurs IA peuvent exécuter automatiquement des tests unitaires, des tests d'intégration et des tests de performances pour garantir la qualité du code. Ces tests sont généralement automatisés et peuvent être effectués avant que le code ne soit déployé dans des environnements de production ou de test.

5. Améliorer l'efficacité du travail. Les programmeurs d'IA peuvent également aider les ingénieurs de test traditionnels à améliorer l'efficacité du travail, par exemple en les aidant à rédiger des documents de test, des cas de test et des rapports de test. Bien que les programmeurs d’IA ne puissent pas remplacer complètement les ingénieurs de tests humains dans la conception des cas d’utilisation, ils peuvent déjà fournir une assistance efficace sous certains aspects.

Sur la base des multiples indicateurs ci-dessus, plusieurs résultats d'évaluation montrent que les programmeurs d'IA Devin, Tongyi Lingma et SWE-agent fonctionnent différemment dans le test des tâches d'ingénierie logicielle, chacun avec ses propres caractéristiques.

Devin

Dans le test de base du banc SWE, Devin a été capable de résoudre 13,86 % des problèmes sans assistance humaine.

Le test de Devin montre qu'il peut effectuer une planification en plusieurs étapes et recevoir des commentaires environnementaux, et 72 % des tests réussis prennent plus de 10 minutes, démontrant ses capacités itératives.

Tongyi Lingma

Tongyi Lingma est plus performant en matière d'assistance au codage Java, mais en termes de correction d'erreurs SQL et de code, iFlyCode peut être un meilleur choix.

Tongyi Lingma prend en charge les explications de code dans plus de 30 langues et peut répondre aux questions et réponses sur les connaissances dans des domaines spécifiques, tels que les questions liées à Alibaba Cloud OSS.

SWE-agent

SWE-agent est un agent d'ingénierie logicielle open source qui convertit les problèmes GitHub en demandes d'extraction, résolvant 12,29 % des problèmes de l'ensemble de tests du banc SWE.

SWE-agent implémente l'Agent Computer Interface (ACI) et permet à LM de parcourir plus facilement l'entrepôt, d'afficher, de modifier et d'exécuter des fichiers de code en concevant des commandes simples du centre LM et des formats de commentaires.

Évaluation complète, Devin a une forte capacité à résoudre des problèmes sans assistance, Tongyi Lingma a des avantages dans des domaines spécifiques tels que l'éducation en programmation et l'explication du code, et l'agent SWE, en tant qu'agent open source, est doué pour résoudre les problèmes en suspens de GitHub. Chaque outil a ses avantages uniques et ses scénarios applicables.

Extension de la technologie des programmeurs IA

L'expansion de la technologie des programmeurs IA favorise constamment les changements dans le domaine du développement logiciel. De la programmation automatisée aux outils de programmation intelligents, en passant par les algorithmes d'optimisation et les tests automatisés, la technologie des programmeurs IA devient un élément indispensable du développement logiciel.

Application de programmation automatisée

Le développement de la technologie de l'IA a entraîné le remplacement de nombreuses tâches de programmation traditionnelles par l'automatisation. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour générer automatiquement du code, effectuer des tests automatisés, optimiser des algorithmes, etc. Cela signifie que les programmeurs n’auront plus besoin de passer beaucoup de temps à effectuer des tâches de programmation répétitives, mais pourront se concentrer sur des tâches plus créatives et plus complexes.

Le développement d'outils de programmation intelligents

L'émergence des programmeurs IA a favorisé le développement d'outils d'aide au codage. Ces outils peuvent fournir des suggestions intelligentes, une correction automatique des erreurs, une optimisation du code et d'autres fonctions pour aider les programmeurs à améliorer la qualité et l'efficacité du développement. Avec le développement continu de technologies telles que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, les programmeurs peuvent utiliser ces outils pour améliorer l'efficacité du développement et créer des applications plus colorées.

Contribution à l'optimisation des performances des algorithmes

Les programmeurs d'IA ont un énorme potentiel en matière d'optimisation des algorithmes. Ils peuvent automatiquement optimiser les performances, l'utilisation des ressources et l'efficacité du programme grâce à des algorithmes d'apprentissage et évolutifs, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et l'expérience utilisateur du programme. De plus, l'IA peut automatiquement donner des suggestions d'optimisation en analysant l'état d'exécution et les données de performances du code, aidant ainsi les programmeurs à améliorer les performances des logiciels et l'expérience utilisateur.

Capacités interdisciplinaires

La montée en puissance des programmeurs d'IA encourage également les programmeurs à développer des capacités interdisciplinaires. Le développement du domaine de l’IA implique de multiples disciplines, comme l’informatique, les mathématiques, les statistiques, etc. Les programmeurs doivent posséder des connaissances et des compétences interdisciplinaires pour mieux comprendre et appliquer la technologie de l’IA. Cette capacité interdisciplinaire aide les programmeurs à intégrer des connaissances de différents domaines et à trouver des solutions plus complètes et efficaces lorsqu'ils traitent des problèmes complexes.

Ces applications de la technologie de l'IA améliorent non seulement l'efficacité et la qualité de la programmation, mais offrent également aux programmeurs un espace plus large pour l'innovation et l'exploration. À mesure que la technologie de l’IA continue de progresser, les futurs programmeurs seront mieux à même de réaliser son potentiel, de résoudre des problèmes pratiques et de promouvoir le développement de l’informatique.

L'impact des programmeurs d'IA sur les programmeurs humains

Avec le développement rapide de la technologie de l'IA, l'impact des programmeurs d'IA sur les programmeurs réels est multiforme, comprenant à la fois des défis et des opportunités. Les programmeurs traditionnels peuvent apprendre et s'adapter grâce aux nouvelles technologies continues. Programmeurs d'IA pour améliorer leur compétitivité et leur productivité.

L'impact de l'automatisation et de l'intelligence

L'émergence des programmeurs IA rend certains aspects du travail de programmation automatisés et intelligents. Par exemple, les programmeurs d’IA peuvent générer automatiquement du code, réduisant ainsi le risque d’erreur humaine et améliorant l’efficacité du développement. Cela pourrait modifier les méthodes de travail et les responsabilités des programmeurs traditionnels, leur permettant de se concentrer davantage sur la conception et l'innovation de plus haut niveau.

Améliorer l'efficacité et la précision

Les programmeurs d'IA peuvent avoir la capacité de générer du code plus rapidement et avec plus de précision. Avec l'aide de programmeurs IA, les programmeurs peuvent développer et tester des applications plus efficacement, réduire les erreurs et le temps de débogage et améliorer l'efficacité globale du développement.

Amélioration des capacités de créativité et d'innovation

L'émergence des programmeurs d'IA peut libérer dans une certaine mesure les capacités de créativité et d'innovation des programmeurs. L’IA peut gérer des tâches de codage répétitives, donnant ainsi aux programmeurs plus de temps pour réfléchir et résoudre des problèmes plus complexes, améliorant ainsi les capacités d’innovation.

Optimisation et réglage intelligents

Les programmeurs IA peuvent effectuer des analyses de performances et des suggestions d'optimisation sur le code, identifier les goulots d'étranglement potentiels et proposer des plans d'amélioration pour rendre l'exécution du code plus efficace. De plus, les outils de test basés sur l'IA peuvent générer et exécuter automatiquement des tests unitaires et des tests d'intégration pour garantir la qualité du code et réduire les erreurs de régression.

Intégration continue et automatisation des tests

La technologie du programmeur IA peut prendre en charge des prises de décision et des raisonnements complexes, générer et exécuter automatiquement des tests, améliorant ainsi la fiabilité et les performances des logiciels. Ce type d'automatisation améliore non seulement l'efficacité des tests, mais permet également de détecter et de corriger les bogues à un stade précoce, réduisant ainsi les problèmes après la sortie du logiciel.

Impact à long terme sur la carrière des programmeurs

Bien que le développement de la technologie de l'IA puisse conduire à la réduction de certains postes de programmation, il créera également de nouvelles opportunités d'emploi et un espace de développement. Les programmeurs traditionnels peuvent s'adapter aux nouvelles tendances de développement technologique et rester compétitifs en apprenant et en améliorant continuellement leurs compétences.

En bref, l'impact des programmeurs d'IA sur les programmeurs actuels est profond et complexe. Non seulement ils améliorent l'efficacité et la qualité de la programmation, mais ils peuvent également modifier le contenu du travail et les parcours professionnels des programmeurs. À l’avenir, les programmeurs devront peut-être se concentrer davantage sur l’innovation, la conception et la capacité à résoudre des problèmes complexes plutôt que sur les seules compétences en codage.

Le dernier mot

Le programmeur IA Devin, Tongyi Lingma et SWE-agent ont démontré les progrès significatifs de l'intelligence artificielle dans le domaine du développement de logiciels, améliorant l'efficacité de la programmation et promouvant l'innovation technologique. Les avantages des programmeurs IA sont évidents. Les programmeurs IA peuvent générer automatiquement du code, réduisant ainsi le temps et l’énergie du codage manuel traditionnel. Ils peuvent rapidement apprendre de grandes quantités de codes et de modèles, améliorer l’efficacité du codage et réduire l’apparition d’erreurs humaines. Les programmeurs d’IA continuent d’apprendre et d’évoluer grâce à des technologies telles que l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement. Ils peuvent rapidement s’adapter aux nouveaux langages de programmation, frameworks et technologies. Les programmeurs d’IA de collègues disposent de capacités de traitement de tâches à grande échelle et de calcul parallèle, ainsi que de capacités d’optimisation intelligentes et automatiques.

Mais pour l'instant, les programmeurs d'IA ont également certaines limites, telles que des capacités de créativité et d'innovation insuffisantes, ce qui rend difficile pour les programmeurs d'IA de mener à bien l'innovation et la conception créatives. Les capacités de compréhension contextuelle et de raisonnement sont également limitées. Les programmeurs d’IA ont des limites dans la compréhension et le traitement de situations contextuelles complexes. Ils peuvent ne pas être en mesure de comprendre avec précision les intentions humaines et les connaissances spécifiques à un domaine. La dépendance aux données et la capacité de généralisation sont également ses défauts. Les performances et l'effet des programmeurs d'IA sont limités par la qualité et la couverture des données de formation, et leur capacité de généralisation peut être insuffisante face à de nouveaux domaines ou à de nouveaux scénarios.

Du côté positif, l'automatisation des programmeurs d'IA sera encore améliorée, et son explicabilité et sa transparence seront également améliorées. Cela aidera les programmeurs et les parties prenantes concernées à mieux comprendre et contrôler le comportement des programmeurs d'IA et à améliorer la fiabilité et la sécurité du code. Dans le même temps, les programmeurs IA et les programmeurs humains formeront un partenariat complémentaire pour créer conjointement des solutions logicielles plus efficaces, intelligentes et innovantes. Dans ce processus, les programmeurs doivent s'adapter aux changements et former une relation de coopération gagnant-gagnant avec les programmeurs d'IA grâce à l'apprentissage continu, à l'amélioration des compétences et à une réflexion innovante. De cette façon, nous pouvons prendre pied et jouer un rôle important dans l'ère de l'IA, et saluer ensemble l'arrivée de l'ère de l'IA. (FIN)

Références :

1. https://news.opensauced.pizza/open-source-projects-that-are-gaining-steam-that-you-havet-heard-of/

2. https://www.php.cn/link/6def9cdc404151fd9c44071edea3d735

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