80 % de code généré en quelques secondes ! L'artefact AI Copilot a été considérablement amélioré et des millions de développeurs pourront coder avec leur bouche d'ici 5 ans.

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**Guide :**Mise à niveau du modèle Copilot de l'artefact de codage IA, 80 % du code est généré automatiquement en 5 ans et la vitesse de millions d'agriculteurs de code est augmentée de 55 %.

L'artefact Coder AI a de nouveau été mis à jour !

Tout à l'heure, Github a officiellement annoncé que le modèle Copilot a été mis à jour et que 80 % du code sera généré automatiquement d'ici 5 ans.

Moins de deux ans après sa sortie, GitHub Copilot a écrit 46 % du code pour plus d'1 million de développeurs et augmenté la vitesse de codage de 55 %.

Qu'est-ce que cette mise à jour améliore exactement ?

5 ans, 80% du code est généré automatiquement

Grâce à l'amélioration du modèle et à l'amélioration de la fonction de filtrage de contexte, les développeurs peuvent désormais obtenir davantage de suggestions sur mesure pour répondre à leurs besoins lors de l'écriture de code.

Et, concentrez-vous ! Les éditions Personal et Enterprise peuvent être utilisées sans stress.

Selon le blog officiel, le modèle d'IA amélioré surpasse le modèle Codex précédent et peut fournir aux développeurs des suggestions de code plus rapidement.

Le nouveau modèle, développé en collaboration avec OpenAI, Azure AI et GitHub, a réduit la latence de 13 % par rapport au modèle précédent.

Cela signifie que GitHub Copilot peut générer des suggestions de code pour les développeurs plus rapidement que jamais, ce qui devrait grandement améliorer la productivité globale.

Dans le même temps, le nouveau modèle dispose également d'une fonction de filtrage de contexte plus complexe, qui peut prendre en compte plus largement le contexte et le modèle d'utilisation du développeur.

Cela lui permet de filtrer plus intelligemment les conseils et les suggestions de code, permettant aux développeurs d'obtenir des recommandations spécifiques à leurs besoins.

Les données montrent une augmentation relative de 6 % des taux d'acceptation du code, permettant aux développeurs de se concentrer sur les aspects créatifs de leur travail plutôt que de s'enliser dans des tâches de codage fastidieuses.

GitHub Copilot bénéficie d'une mise à niveau avec des modèles d'IA améliorés et un filtrage contextuel amélioré pour fournir aux développeurs des suggestions de code plus rapides et plus personnalisées.

Github est comme un deuxième cerveau, vous épargnant la peine de vous souvenir.

Le PDG de Github, Thomas Dohmke, a également déclaré que 80 % du code sera généré en seulement cinq ans.

Il a également déclaré que 40 % du code de la version bêta de Copilot est généré, ce qui donne aux développeurs une augmentation de 55 % de la vitesse.

Copilote Code Nouvelle Génération Génération X

Après que Microsoft a intégré les fonctionnalités GPT-4 dans Office 365, GitHub a officiellement annoncé la sortie de Copilot X, une nouvelle génération d'outils de génération de code basés sur GPT-4.

Plus précisément, Copilot X prend en charge les expériences suivantes : Copilot Chat ; Copilot for Pull Request ; Copilot for Docs ; Copilot for CLI.

Ces nouvelles fonctionnalités sont toutes alimentées par le GPT-4 d'OpenAI.

Il convient de noter qu'en raison des retards de vitesse, l'outil de complétion de code est toujours basé sur le modèle Codex de GitHub, qui est formé sur GPT-3.

Auparavant, Microsoft a intégré le GPT-4 dans divers véritables outils de productivité comme la recherche, la bureautique, l'écriture de code... Il est vrai qu'il a le pouvoir d'amorcer la quatrième révolution technologique.

Zhu William, architecte senior du Big Data, a déclaré que tout ce qui est alimenté par l'IA n'est plus très loin :

Si l'on dit qu'OpenAI GPT-4 n'est qu'un modèle qui est passé de 0 à 1, Microsoft a promu sa commercialisation à un grand pas en avant. Cette fois, la sortie de Copilot X frappe directement la précédente génération de Copilot avec réduction de dimensionnalité.

Par exemple, GitHub intègre une fenêtre de discussion basée sur GPT-4 dans Copilot, en se concentrant sur les scénarios de développement et en l'intégrant à VS Code et Visual Studio.

Copilot peut non seulement identifier le contenu du code saisi par le développeur et afficher le message d'erreur, mais également effectuer une analyse approfondie et une explication de l'objectif du bloc de code, et générer des tests unitaires.

Vous pouvez même donner des suggestions de débogage.

De plus, dans Copilot, vous n'avez même plus besoin d'un clavier pour écrire du code.

Asseyez-vous simplement devant l'ordinateur, dites "Hé, GitHub !", et commencez à coder avec votre bouche.

Actuellement, GitHub expérimente une nouvelle fonctionnalité appelée GitHub Copilot Voice, un système d'interaction basé sur la voix.

En plus d'écrire du code, grâce à Copilot Voice, vous pouvez même compléter : saut de code, IDE de contrôle, résumé de code.

Le PDG de GitHub, Thomas Dohmke, a déclaré un jour que bien que la saisie automatique du code ait considérablement amélioré la productivité des développeurs, le nouveau Copilot X peut multiplier par 10 la productivité des développeurs.

"L'âge d'or du développement de logiciels est arrivé aux interfaces de chat."

** Efficacité du travail augmentée de 55 % **

En février, GitHub a publié une mise à jour majeure des versions personnelle et entreprise de Copilot.

En termes simples, le copilote GitHub mis à niveau aura une qualité de code supérieure et une vitesse de réponse plus rapide.

Depuis sa sortie, GitHub Copilot a permis à plus d'un million de développeurs d'être plus productifs, en les aidant à coder 55 % plus rapidement.

Mais seuls 27 % des développeurs choisiront d'utiliser le code généré par GitHub Copilot lors de son premier lancement en juin 2022.

Aujourd'hui, ce nombre est passé à 46 %. Même en Java, il atteint 61 %.

Les recherches montrent que 90 % des développeurs qui utilisent GitHub Copilot déclarent pouvoir effectuer des tâches plus rapidement, et 73 % d'entre eux sont mieux à même de rester dans le flux et d'économiser de l'énergie.

Pendant ce temps, 75 % des développeurs se sentent plus épanouis et capables de se concentrer sur leur travail lorsqu'ils utilisent Copilot.

Afin d'atteindre cet objectif, GitHub a apporté les principales améliorations techniques suivantes :

• Modèle de codex IA amélioré

La mise à niveau de Copilot vers le nouveau modèle OpenAI Codex fournit de meilleurs résultats pour la synthèse de code.

• une meilleure compréhension contextuelle

Les suggestions de code fournies par GitHub Copilot sont améliorées grâce à un nouveau paradigme appelé Fill-In-the-Middle (FIM).

Cette approche prend non seulement en compte les préfixes de code, mais exploite également les suffixes de code connus et laisse des lacunes au milieu pour que GitHub Copilot les comble.

De cette façon, Copilot dispose de plus d'informations contextuelles sur le code attendu et sur la manière dont il doit être cohérent avec le reste du programme.

• Modèle client léger

Mise à jour de l'extension GitHub Copilot pour VS Code avec un modèle client léger, améliorant le taux d'acceptation global du code suggéré.

GitHub Copilot réduit désormais les suggestions inutiles de 4,5 % en utilisant des informations de base sur le contexte de l'utilisateur (par exemple, si la dernière suggestion a été acceptée)

Par rapport à Copilot, Google Colab effectue un zoom avant

Après avoir pratiqué et mis à jour Microsoft Copilot, Google n'est pas en reste.

En mai, Google a annoncé que Google Colaboratory (Colab) ajouterait bientôt une nouvelle fonction de codage de l'IA.

Sur la base de PaLM 2, après un réglage fin avec une grande quantité de données de code de haute qualité, le tout nouveau modèle "Winson Code" Codey est né.

Ces nouvelles fonctionnalités de Colab sont prises en charge par Codey.

Le modèle de génération de code Codey prend en charge plus de 20 langages de codage, dont Go, Google Standard SQL, Java, Java, Python et TypeScript.

Grâce à l'achèvement et à la génération de code en temps réel, Codey peut aider les utilisateurs à terminer le travail de développement plus rapidement et à améliorer la qualité du code en même temps.

Plus important encore, ce modèle est également spécialement optimisé pour diverses fonctions de Python et Colab.

On peut voir que Google se soucie vraiment de l'expérience des développeurs d'applications d'apprentissage en profondeur et de Python.

Quel artefact de codage préférez-vous entre Microsoft et Google ?

Les références: