¡80% de código generado en segundos! El artefacto AI Copilot se ha mejorado mucho y millones de desarrolladores podrán codificar con la boca dentro de 5 años.

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**Guía:**Actualización del modelo Copilot del artefacto de codificación de IA, el 80 % del código se genera automáticamente en 5 años y la velocidad de millones de productores de código aumenta en un 55 %.

¡El artefacto Coder AI se ha actualizado nuevamente!

Justo ahora, Github anunció oficialmente que el modelo Copilot se ha actualizado y el 80% del código se generará automáticamente dentro de 5 años.

Menos de dos años después de su lanzamiento, GitHub Copilot escribió el 46 % del código para más de 1 millón de desarrolladores y aumentó la velocidad de codificación en un 55 %.

¿Qué mejora exactamente esta actualización?

5 años, el 80% del código se genera automáticamente

A través de la mejora del modelo y la mejora de la función de filtrado de contexto, los desarrolladores ahora pueden obtener sugerencias más personalizadas para satisfacer sus necesidades al escribir código.

Y, ¡concéntrate! Tanto la edición Personal como la Enterprise se pueden utilizar sin estrés.

Según el blog oficial, el modelo de IA mejorado supera al modelo Codex anterior y puede proporcionar a los desarrolladores sugerencias de código más rápidamente.

El nuevo modelo, desarrollado en colaboración con OpenAI, Azure AI y GitHub, redujo la latencia en un 13 % en comparación con el modelo anterior.

Esto significa que GitHub Copilot puede generar sugerencias de código para desarrolladores más rápido que nunca, lo que se espera que mejore en gran medida la productividad general.

Al mismo tiempo, el nuevo modelo también tiene una función de filtrado de contexto más compleja, que puede tener en cuenta el contexto y el patrón de uso del desarrollador de manera más amplia.

Esto le permite filtrar sugerencias y sugerencias de código de manera más inteligente, lo que permite a los desarrolladores obtener recomendaciones específicas para sus necesidades.

Los datos muestran un aumento relativo del 6 % en las tasas de aceptación de código, lo que permite a los desarrolladores centrarse en los aspectos creativos de su trabajo en lugar de atascarse en tediosas tareas de codificación.

GitHub Copilot está recibiendo una actualización con modelos de IA mejorados y filtrado contextual mejorado para proporcionar a los desarrolladores sugerencias de código más rápidas y personalizadas.

Github es como un segundo cerebro, ahorrándote la molestia de recordar.

El CEO de Github, Thomas Dohmke, también dijo que el 80% del código se generará en solo cinco años.

También dijo que se genera el 40% del código en Copilot beta, lo que le da a los desarrolladores un aumento del 55% en la velocidad.

Código de nueva generación Copiloto X

Después de que Microsoft integró las capacidades de GPT-4 en Office 365, GitHub anunció oficialmente el lanzamiento de Copilot X, una nueva generación de herramientas de generación de código basadas en GPT-4.

Específicamente, Copilot X admite las siguientes experiencias: Copilot Chat; Copilot for Pull Request; Copilot for Docs; Copilot for CLI.

Todas estas nuevas funciones funcionan con GPT-4 de OpenAI.

Vale la pena señalar que, debido a la demora en la velocidad, la herramienta de finalización de código todavía se basa en el modelo Codex de GitHub, que está entrenado en GPT-3.

Anteriormente, Microsoft ha integrado GPT-4 en varias herramientas de productividad real, como búsqueda, oficina y escritura de código, y es cierto que tiene el poder de iniciar la cuarta revolución tecnológica.

Zhu William, un arquitecto sénior de big data, dijo que todo lo que funciona con IA ya no está muy lejos:

Si se dice que OpenAI GPT-4 es solo un modelo que ha completado de 0 a 1, Microsoft ha impulsado su comercialización un gran paso adelante. Esta vez, el lanzamiento de Copilot X golpea directamente a la generación anterior de Copilot con reducción de dimensionalidad.

Por ejemplo, GitHub incorpora una ventana de chat basada en GPT-4 en Copilot, centrándose en escenarios de desarrolladores e integrándola con VS Code y Visual Studio.

Copilot no solo puede identificar el contenido del código ingresado por el desarrollador y mostrar el mensaje de error, sino también realizar un análisis detallado y una explicación del propósito del bloque de código y generar pruebas unitarias.

Incluso puede dar sugerencias de depuración.

Además, en Copilot, ya ni siquiera necesita un teclado para escribir código.

Simplemente siéntate frente a la computadora, di "¡Hola, GitHub!" y comienza a codificar con la boca.

Actualmente, GitHub está experimentando con una nueva característica llamada GitHub Copilot Voice, un sistema de interacción basado en voz.

Además de escribir código, a través de Copilot Voice, puede incluso completar: salto de código, IDE de control, resumen de código.

El CEO de GitHub, Thomas Dohmke, dijo una vez que, aunque la finalización automática del código ha mejorado en gran medida la productividad de los desarrolladores, el nuevo Copilot X puede aumentar la productividad de los desarrolladores 10 veces.

"La edad de oro del desarrollo de software ha llegado a las interfaces de chat".

La eficiencia del trabajo aumentó en un 55 %

En febrero, GitHub lanzó una actualización importante para las versiones personal y empresarial de Copilot.

En pocas palabras, el GitHub Copilot actualizado tendrá una mayor calidad de código y una velocidad de respuesta más rápida.

Desde su lanzamiento, GitHub Copilot ha permitido a más de un millón de desarrolladores ser más productivos, ayudándolos a codificar un 55 % más rápido.

Pero solo el 27 % de los desarrolladores elegirán usar el código generado por GitHub Copilot cuando se lance por primera vez en junio de 2022.

Hoy, ese número ha aumentado al 46%. Incluso en Java, alcanza el 61%.

Las investigaciones muestran que el 90 % de los desarrolladores que usan GitHub Copilot dicen que pueden completar las tareas más rápido, y el 73 % de ellos pueden mantenerse en el flujo y ahorrar energía.

Mientras tanto, un sorprendente 75 % de los desarrolladores se sienten más satisfechos y capaces de concentrarse en su trabajo cuando usan Copilot.

Para lograr este objetivo, GitHub ha realizado las siguientes mejoras técnicas clave:

• Modelo AI Codex actualizado

La actualización de Copilot al nuevo modelo OpenAI Codex proporciona mejores resultados para la síntesis de código.

• mejor comprensión contextual

Las sugerencias de código proporcionadas por GitHub Copilot se mejoran a través de un nuevo paradigma llamado Fill-In-the-Middle (FIM).

Este enfoque no solo tiene en cuenta los prefijos de código, sino que también aprovecha los sufijos de código conocidos y deja espacios en el medio para que los complete GitHub Copilot.

De esta forma, Copilot tiene más información contextual sobre el código esperado y cómo debe ser consistente con el resto del programa.

• Modelo de cliente ligero

Se actualizó la extensión GitHub Copilot para VS Code con un modelo de cliente ligero, lo que mejoró la tasa de aceptación general del código sugerido.

GitHub Copilot ahora reduce las sugerencias innecesarias en un 4,5 % mediante el uso de información básica sobre el contexto del usuario (por ejemplo, si se aceptó la última sugerencia)

En comparación con Copilot, Google Colab hace zoom

Después de que Microsoft Copilot practicó y actualizó, Google no se queda atrás.

En mayo, Google anunció que Google Colaboratory (Colab) pronto agregará una nueva función de codificación de IA.

Sobre la base de PaLM 2, después de un ajuste fino con una gran cantidad de datos de código de alta calidad, nació el nuevo modelo Codey "Winson Code".

Estas nuevas funciones de Colab son compatibles con Codey.

El modelo de generación de código Codey admite más de 20 lenguajes de codificación, incluidos Go, Google Standard SQL, Java, Java, Python y TypeScript.

A través de la finalización y generación de código en tiempo real, Codey puede ayudar a los usuarios a completar el trabajo de desarrollo más rápido y mejorar la calidad del código al mismo tiempo.

Lo más importante es que este modelo también está especialmente optimizado para varias funciones de Python y Colab.

Se puede ver que Google realmente se preocupa por la experiencia de los desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje profundo y Python.

¿Qué artefacto de codificación prefiere entre Microsoft y Google?

Referencias: