Системы искусственного интеллекта продвигаются впереди человеческих программистов, так как OpenAI и другие технологические группы разворачивают инструменты, которые могут писать, исправлять и объяснять код, изменяя способ создания программного обеспечения.
на основе Сан -Франциско Openai выпустила новые версии своей языковой модельной линии, что указывает на то, что независимые dent оценивают эти модели среди лучших для кодирования.
Фирма заявляет, что GPT -4.1, O3 и O4 -Mini решают жесткие задачи кодирования чаще, чем более раннее программное обеспечение, потому что двум последним моделям разрешается дополнительное «рассуждения», чтобы продумать запрос.
В среду Openai также представила Codex CLI, бесплатного помощника командной линии, называя его агентом искусственного интеллекта, который нажимает на те же модели, чтобы ускорить занятия по кодированию повседневной до дня.
Зеркальное зеркальное зеркало от антропного, Google , Meta и множества стартов, все это делает ставку на то, что генерация кода является одной из самых ярких ранних заданий для крупных языковых моделей.
Лидеры этих фирм говорят, что акцент на программировании является «одним из самых ощутимых примеров» того, как технология может трансформировать целые отрасли, когда тысячи разработчиков уже используют новые системы на работе.
«Это год ... что ИИ становится лучше, чем люди в конкурентном кодексе навсегда», - сказал главный сотрудник Openai Кевин Вейл на подкасте с переосмысленным подкастом на этой неделе. Он сравнил сдвиг с моментом, которые компьютеры победили чемпионов по шахматам, но сказал, что новый прорыв имеет большее значение «в мире, если все могут создать программное обеспечение».
Модели LLM становятся лучше при определении шаблонов в коде
Разработчики теперь подают несколько простых предложений в подсказку и получают целые блоки рабочего кода. Цифры промышленности говорят, что LLMS уже ускоряет программное обеспечение, генерируя блоки кода из коротких инструкций. Те же системы сканируют ошибки и попробуйте исправить, прежде чем человек увидит вывод.
За последние двенадцать месяцев модели стали лучше при определении шаблонов, рассуждали о проблеме и изкладывают логический ответ. В 2023 году ИИ мог бы разобраться только на 4,4 процента проблем в отраслевом эталоне, известном как SWE -Bench. В этом году успех подскочил до 69,1 процента.
GitHub, центр кодирования, принадлежащий Microsoft, говорит, что 92 процента США разработчиков теперь полагаются на СПИД кодирования ИИ.
Конкуренция распространяется. Meta запустил код Llama в прошлом году, используя текстовые подсказки для общения и написания кода. Антропик последовал в феврале с Claude Code. Майк Кригер, директор по продукту Anpropic, предсказал, что роль инженера будет все чаще включать в себя «понимание требований, работу в команде и выяснить, что то, что вы создали, на самом деле было правильной вещью для строительства».
«Речь идет больше о защите вашей идеи», - добавил он, описывая будущих программистов как «марионеточного мастера или дирижера оркестра», направляя этих агентов ИИ.
Криптополитическая академия: устал от рыночных колебаний? Узнайте, как DeFi может помочь вам получить стабильный пассивный доход. Зарегистрироваться сейчас
