- GPT-4.1 和 Codex CLI 等 AI 编程工具在生成和修复软件方面已超越人类。
- OpenAI、Google、Meta 等公司认为，代码生成是人工智能在工作场所中最早取得显著成效的领域。
- 大型语言模型如今能解决超过 69% 的基准编程任务，较去年 4.4% 的比例实现了巨大飞跃。
随着OpenAI和其他科技集团推出能够编写、修复和解释代码的工具，人工智能系统正在超越人类程序员，重塑软件构建的方式。
总部位于旧金山的OpenAI 发布了其语言模型系列的新版本，表明独立测试将这些模型列为编码方面的最佳模型之一。
该公司表示，GPT‑4.1、o3和o4‑mini解决复杂编码任务的成功率高于早期软件，因为后两个模型被允许额外的“推理”时间来思考查询。
周三，OpenAI还推出了Codex CLI，这是一个免费的命令行助手，称其为利用相同模型来加速日常编码工作的AI代理。
这些举措与Anthropic、Google、Meta以及众多初创公司的推动相呼应，它们都押注代码生成是大型语言模型最清晰的早期应用场景之一。
这些公司的领导人表示，对编程的关注是“最明显的例子之一”，展示了该技术如何改变整个行业，已有数千名开发者在工作中使用这些新系统。
“今年……AI将永远在竞争性编码方面优于人类，”OpenAI首席产品官Kevin Weil本周在Overpowered播客中表示。他将这一转变比作计算机击败国际象棋冠军的时刻，但表示这一新突破对“如果每个人都能创建软件的世界”来说更为重要。
LLM模型在识别代码模式方面变得更好
开发人员现在只需在提示中输入几句普通句子，就能收到整块可工作的代码。行业人士称，LLM已经通过从简短指令生成代码块来加快软件工作速度。相同的系统会在人类看到输出之前扫描错误并尝试修复。
在过去十二个月里，模型在识别模式、推理问题和提出逻辑答案方面变得更好。2023年，AI只能解决行业基准SWE‑bench中4.4%的问题。今年，成功率跃升至69.1%。
微软旗下的编程枢纽GitHub表示，92%的美国开发人员现在依赖AI编码辅助工具。
竞争正在蔓延。Meta去年推出了Code Llama，使用文本提示来讨论和编写代码。Anthropic在2月紧随其后推出了Claude Code。Anthropic首席产品官Mike Krieger预测，工程师的角色将越来越多地涉及“理解需求、作为团队工作以及弄清楚你构建的确实是正确的东西”。
“这更多是关于为你的想法辩护，”他补充道，将未来的程序员描述为“木偶大师或乐团指挥”，引导这些AI代理。
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Shummas Humayun
Shummas 曾是一名技术内容撰稿人和研究员。
