Los sistemas de inteligencia artificial se están adelantando a los programadores humanos, a medida que OpenAI y otros grupos tecnológicos implementan herramientas que pueden escribir, solucionar y explicar el código, remodelando la forma en que se construye el software.
Operai con base en San Francisco lanzó nuevas versiones de su línea de modelos de idiomas esta semana, lo que indica que dent clasifican esos modelos entre los mejores para la codificación.
La firma dice que GPT - 4.1, O3 y O4 -Mini resuelven tareas de codificación difíciles con más frecuencia que el software anterior porque los dos últimos modelos tienen tiempo adicional de "razonamiento" para pensar en una consulta.
El miércoles, Openai también presentó Codex CLI, un ayudante de línea de comando gratuito, que lo llama agente de IA que aprovecha los mismos modelos para acelerar las tareas de codificación diarias.
El espejo de movimientos empuja de antrópico, Google , Meta y una gran cantidad de inicio, todas las apuestas de que la generación de códigos es uno de los trabajos tempranos más claros para modelos de idiomas grandes.
Los líderes de estas empresas dicen que el enfoque en la programación es "uno de los ejemplos más tangibles" de cómo la tecnología podría transformar las industrias enteras, con miles de desarrolladores que ya usan los nuevos sistemas en el trabajo.
"Este es el año. Comparó el cambio hacia el momento en que las computadoras vencieron a los campeones de ajedrez, pero dijo que el nuevo avance es más importante "en el mundo si todos pueden crear software".
Los modelos LLM están mejorando para detectar patrones en código
Los desarrolladores ahora alimentan algunas oraciones simples en un aviso y reciben bloques completos de código de trabajo. Las cifras de la industria dicen que los LLM ya aceleran el software al generar bloques de código a partir de instrucciones cortas. Los mismos sistemas escanean errores e intentan correcciones antes de que un humano vea la salida.
En los últimos doce meses, los modelos han aumentado mejor para detectar patrones, razonar sobre un problema y establecer una respuesta lógica. En 2023, la IA podría descifrar solo el 4.4 por ciento de los problemas en el punto de referencia de la industria conocido como SWE -Bench. Este año, el éxito aumentó al 69.1 por ciento.
Github, el centro de codificación propiedad de Microsoft, dice que el 92 por ciento de los desarrolladores estadounidenses ahora dependen de la ayuda de codificación de IA.
La competencia se está extendiendo. Meta lanzó Code Llama el año pasado, utilizando indicaciones de texto para hablar y escribir código. Anthrope siguió en febrero con el código Claude. Mike Krieger, director de productos de Anthrope, predijo que el papel del ingeniero implicará cada vez más "comprender los requisitos, trabajar en equipo y descubrir que lo que construiste era realmente lo correcto de construir".
"Se trata más de abogar por su idea", agregó, describiendo a los futuros programadores como "un maestro de marionetas o un director de orquesta" que guía a estos agentes de IA.
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