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全球最強AI程序員:GPT-4o加持,需求到跑通只需84秒

人工智能
本周,一家 Y Combinator 支持,名為 Cosine 的創業公司宣布推出自己的全新自主 AI 工程師 Genie。該公司表示,Genie 的表現輕松超越了 Devin,在第三方基準測試 SWE-Bench 上的得分為 30%,而 Devin 的得分僅為 13.8%。

大模型正在「替代人類程序員」的道路上快速前進。

今年 3 月,人工智能軟件工程師 Devin 引爆了 AI 社區,該產品由 OpenAI 的 GPT-4 基礎大型語言模型(LLM)提供支持,可以在收到自然語言文本指令后自主編寫和編輯代碼。

但在生成式 AI 領域,快速發展是主旋律,現在技術又迭代了。

本周,一家 Y Combinator 支持,名為 Cosine 的創業公司宣布推出自己的全新自主 AI 工程師 Genie。該公司表示,Genie 的表現輕松超越了 Devin,在第三方基準測試 SWE-Bench 上的得分為 30%,而 Devin 的得分僅為 13.8%。

新工具甚至超過了亞馬遜的 Q 和 Factory 的 Code Droid 的 19%,現在是全球性能最好的 AI 程序員。

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Genie 在 SWE-Bench 基準上的表現,以及與其他 AI 代碼模型的比較。

「這個模型遠不止是一個基準跑分而已:它是以像人類 SWE(軟件工程師)一樣思考和行動為目標從頭開始訓練的,」Cosine 的聯合創始人兼首席執行官 Alistair Pullen 表示。

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會修 Bug,能寫代碼的 Genie

作為一種先進的 AI 軟件工程模型,Genie 可以按照人類工程師的指示自主處理各種編碼任務,包括 bug 修復、功能構建、代碼重構、代碼測試等。

Genie 可以完全自主運行,也可以與用戶協作完成任務。

它支持多種編程語言,在技術報告中顯示,其中包括 JavaScript、Python、TypeScript、TSX、Java、C#、C++、C、Rust、Scala、Kotlin、Swift、Golang、PHP、Ruby。

Cosine 聲稱 Genie 可以模擬人類工程師的認知過程。「讓它觀察人類工程師是如何工作的,并模仿這個過程。」Alistair Pullen 表示。

一直以來,安全問題是大家比較關心的,Genie 生成的代碼存儲在用戶的 GitHub 倉庫中,因而 Cosine 不會保留代碼副本,從而避免了隨之而來的安全風險。

此外,Cosine 的軟件平臺已經集成了 Slack 和系統通知,它就像一位 AI 同事,提醒用戶狀態或標記 issues。

Alistair Pullen 演示了如何使用 Genie 來解決實際問題。目標是 GitHub 上的一個 issue,我們只需要直接往里丟鏈接,AI 會自動分析問題,自動開始思考解決這個問題需要用到哪些文件,一直到滿足要求為止。

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然后,Genie 會開始嘗試將問題分解成很多解決步驟,隨后生成代碼。

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接著就是跑代碼了,如果生成的代碼有問題,它就自動尋找出問題的地方進行分析、修改,然后再嘗試運行。

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最后輸出結果:兩個文件、17 次測試,僅用時 84 秒。

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這不知道比人類程序員要快上多少倍了。

長上下文由 OpenAI 模型提供支持

與許多依賴基礎模型并輔以少量工具的 AI 模型不同,Genie 是通過專有流程開發的。

就模型而言,Genie 基于(目前)非通用的 GPT-4o 變體構建而成,OpenAI 允許 Cosine 將其作為實驗訪問計劃的一部分進行訓練。

通過技術報告我們得知,當研究者開始構建 Genie 之初,他們只能在 16-32k 范圍內微調相對較短的上下文窗口模型。

為了解決這一問題,團隊人員對這些模型進行了大量的早期探索,并在超過 1 億個 token 的大量數據集上對它們進行訓練,雖然發現架構具有一定優勢,但還是面臨模型在特定時間內可以處理的信息量的限制。

在嘗試了各種壓縮 / 分塊方法后,團隊認為唯一的解決方案是使用更大的上下文模型,盡管當時沒有可供使用的模型。

幸運的是,不久之后,能夠確保訓練長上下文的 OpenAI 模型出現了。

Cosine 在其博客文章中表示,他們花了將近一年的時間來整理數據集,在最近的訓練運行中,Genie 接受了數十億個 token 數據的訓練,選擇的數據包含了用戶目前最關心的編程語言。以下是訓練 Genie 的過程中不同編程語言數據所占的比例:

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以下是 Bug 修復、重構等不同功能的數據占比:

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在價格方面,據 Pullen 透漏, Genie  最初定價將分為兩個層級:

  • 入門級選項,定價大約在 20 美元左右。這個層級會有一些功能和使用限制,適合個人和小型團隊使用;
  • 企業級選項,提供擴展功能,使用幾乎不受限制,好比擁有了一個精通代碼的 AI 同事。但這個層級的定價將更高。

Genie 的推出對軟件開發團隊具有深遠的影響,特別是那些希望提高生產力并減少花在日常任務上的時間的團隊。憑借其自主處理復雜編程挑戰的能力,Genie 可能會改變工程資源的分配方式,使團隊能夠專注于更具戰略性的計劃。

 Pullen 表示,對于他來說,工程資源不再成為限制是一個巨大的推動力,特別是在創辦公司以來。他認為,一個能夠快速進入未知代碼庫并解決未見過的問題的 AI 同事,其價值顯而易見,并且對世界有著巨大的影響。 

未來,該公司打算擴大其模型組合,包括用于簡單任務的小模型和能夠處理更復雜挑戰的大模型。此外,Cosine 還計劃將其工作拓展到開源社區。 

現在 Genie 已向部分用戶推出,但更廣泛的訪問權限還未完全開放。

申請地址:https://cosine.sh/register

創始團隊:只有五人

提出 Genie 的創業公司 Cosine 由 Pullen、Sam Stenner 和 Yang Li 于 2022 年創立,其使命是通過應用人類推理的方式來解決復雜問題,從而突破 AI 的界限。顯然,他們的努力是從軟件工程開始。


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其中,Yang Li 是一名華人,他碩士畢業于牛津大學,在 2021 年曾入選過福布斯 30 Under 30 歐洲區名單。

Cosine 已經從 Uphonest 和 SOMA Capital 籌集了 250 萬美元的種子資金,Lakestar、Focal 等公司也參與其中。

團隊規模雖小,但 Cosine 已經在 AI 領域取得了重大進展,而 Genie 只是一個開始。

「我們堅信能夠為任何工作和行業構建起人類級別的推理能力,」Pullen 在公告文章中表示。「軟件工程只是最直觀的起點,我們很快將會展示出我們正在研究的其他一切。」

參考內容:

https://venturebeat.com/ai/4-considerations-to-help-organizations-implement-an-ai-code-of-conducts/

https://cosine.sh/blog/genie-technical-report

https://cosine.sh/blog/state-of-the-art

責任編輯:龐桂玉 來源: 機器之心
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