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Copilot一夜殺死編程助手,GitHub官宣接入Claude+Gemini!OpenAI淪為備胎

人工智能 新聞
OpenAI再也不是微軟的唯一解。第十屆GitHub開發(fā)者大會上,微軟官宣GitHub Copilot同時接入Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro兩大模型。同時,還發(fā)布了0代碼開發(fā)應(yīng)用的「魔法」平臺。AI代碼生成第二階段已來。

一年一度GitHub開發(fā)者大會上,微軟再次革新了碼農(nóng)的編碼效率。

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這次,GitHub真的發(fā)力了:

解綁OpenAI,接入進化版Claude 3.5 Sonnet和Gemini Pro 1.5。意味著,OpenAI o1-preview不再是唯一可用模型。

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未來,GitHub Copilot中接入的地表最強三大模型,開發(fā)者們可以隨意調(diào)用。

  • Claude 3.5 Sonnet(New)編碼熟練度非常高,擅長處理整個軟件開發(fā)生命周期的編碼任務(wù)
  • Gemini 1.5 Pro擁有原生多模態(tài)能力,200k上下文適合處理大規(guī)模代碼庫
  • o1-preview/o1-mini就不用多提了,強大思維鏈能力,具備了先進的推理能力

伴隨著這一大動作,GitHub CEO正式宣告:AI代碼生成早期階段已經(jīng)結(jié)束,第二階段正式開啟。

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AI編碼已經(jīng)正式走向AI原生、AI智能體、多模型可選的階段。

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不僅如此,微軟正式推出了AI零代碼編程微應(yīng)用平臺GitHub Spark,還是多模態(tài)的那種。

為此,團隊將其稱之為「軟件編程的Dumbledore」。也就是說,任何人動動嘴就能做App了。

它不僅能夠根據(jù)一個提示構(gòu)建輕App,還能自動保存每個迭代的版本。

比如,做一個可以學(xué)學(xué)西班牙語的閃卡,一句話就夠了。

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最終,GitHub希望用AI賦能10億開發(fā)者,成為世界最大開發(fā)者社區(qū)。

憑借以上所有革新,微軟真的可以與Cursor一戰(zhàn)了。

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更值得一提的是,Python已經(jīng)成為世界使用最多的編程語言。

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GitHub Copilot加入三大新模型:Claude、Gemini、OpenAI o1

在Copilot Chat中,o1-preview和o1-mini已經(jīng)上線,Claude 3.5 Sonnet將在接下來的一周內(nèi)推出,而Gemini 1.5 Pro將在未來幾周內(nèi)上線。

這三大模型,究竟會在編碼中發(fā)揮怎樣的效用?

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Claude 3.5 Sonnet(New)

Claude 3.5 Sonnet(New)能夠處理多步驟的編碼任務(wù)。

應(yīng)用程序更新、代碼重構(gòu)、功能開發(fā)……所有復(fù)雜的編碼任務(wù)只需一個指令!

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在GitHub給出的案例中,用戶輸入指令「重構(gòu)代碼,將腳本和樣式分離出來」后,Claude進行了4個步驟將腳本和樣式從用戶提供的HTML文件中分離出來,進行重構(gòu)代碼。


步驟1:創(chuàng)建一個新的CSS文件用于樣式 

步驟2:創(chuàng)建一個新的JavaScript文件用于腳本 

步驟3:更新HTML文件,鏈接新的CSS和JavaScript文件 

步驟4:從HTML文件中移除內(nèi)聯(lián)樣式和腳本



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隨后,用戶可以檢查重構(gòu)以后的代碼文件預(yù)覽。檢查無誤即可點擊Accept和Done,完成重構(gòu)代碼任務(wù)。

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Gemini 1.5 Pro

Gemini 1.5 Pro擁有200k token的上下文窗口,并且原生支持多模態(tài),能夠同時處理代碼、圖像、音頻、視頻和文本。

在Copilot Chat中,Gemini 1.5 Pro在常規(guī)代碼建議、文檔和代碼解釋方面也提供了令人印象深刻的響應(yīng)速度!

比如,用戶輸入指令「如果網(wǎng)頁當(dāng)前不可見,則停止更新動畫」。

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Gemini很快提供了解決方案:


1. 添加事件監(jiān)聽器來監(jiān)聽「visibilitychange」事件

2. 實現(xiàn)「handleVisibilityChange」函數(shù),根據(jù)頁面可見性啟動和停止動畫


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然后,Gemini根據(jù)解決方案自動更新了相應(yīng)的代碼文件,還創(chuàng)建了一個README文檔。

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OpenAI o1

在Copilot Chat的應(yīng)用中,o1的推理能力使其能夠更深入地理解代碼約束和邊界情況,生成高效且高質(zhì)量的解決方案。

簡單來說,o1可以優(yōu)化代碼!

o1的使用案例中,用戶輸入了指令「使頁面在加載和渲染新的動畫幀時更加高效」。

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o1回答道:

為了使頁面在加載和渲染新的動畫幀時更加高效,我們將用HTML5的「canvas」替換「div」元素網(wǎng)格。這樣可以減少DOM元素的數(shù)量,并通過在「canvas」上直接進行繪圖操作來提升渲染性能。

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接著,o1自動修改了HTML文件:用「canvas」替換「div」元素網(wǎng)格,并更新JavaScript代碼以在「canvas」上繪制網(wǎng)格。

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GitHub Spark:一句話寫App

如前所述,一年一度GitHub開發(fā)者大會上,微軟正式推出了AI零代碼編程微型應(yīng)用平臺GitHub Spark。

這是一個完全使用自然語言構(gòu)建應(yīng)用程序的AI原生工具!無需編寫或部署任何代碼!

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概括來說,它通過三個緊密集成的組件來實現(xiàn):

  • 一個基于自然語言的編輯器,讓你可以輕松描述想法,并隨著時間的推移加以完善
  • 一個托管的運行時環(huán)境,用于托管你的項目,并為其提供數(shù)據(jù)存儲、主題和大語言模型的訪問
  • 一個支持PWA的儀表盤,使你可以從任何地方管理和啟動你的項目

什么是「微應(yīng)用」?

微應(yīng)用(micro apps)里的「微」,并不是指應(yīng)用的價值大小,而是指其功能復(fù)雜度的規(guī)模。

目的在于為用戶量身定制,打造「一個微應(yīng)用專注做好一件事」的極致體驗。

GitHub Spark的項目介紹網(wǎng)站中列舉了一些團隊在制作并使用的幾個微應(yīng)用。這些應(yīng)用涵蓋了動畫、生活管理工具、學(xué)習(xí)輔助工具、個性化新聞客戶端等多種類型。

它們的共同點是:每個應(yīng)用的外觀和功能都完全符合創(chuàng)建者的預(yù)期,不多也不少,恰到好處。

1. 兒童零花錢追蹤應(yīng)用

這個應(yīng)用主要供父母使用,可以設(shè)置成只讀或讀寫模式共享。當(dāng)達到儲蓄目標(biāo)時,該應(yīng)用還會使用大語言模型生成祝賀信息。

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2. 由一位六歲小朋友構(gòu)想并創(chuàng)建的汽車動畫世界

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3. 用于管理每周卡拉OK聚會的應(yīng)用,可追蹤每位受邀好友的參與狀態(tài)

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4. 一個有趣的地圖應(yīng)用

這是一個10歲的孩子為了學(xué)習(xí)而創(chuàng)建的應(yīng)用。它可以通過名稱搜索城市,并使用大語言模型為每個城市生成有趣的簡要概述。

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5. HackerNews定制版客戶端

這個應(yīng)用可以展示HackerNews熱門前20篇文章,并使用大語言模型對評論區(qū)進行總結(jié)。

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基于自然語言(NL-based)的工具鏈

在構(gòu)建應(yīng)用程序的過程中,清晰地定義目標(biāo)和需求至關(guān)重要。這涉及到對應(yīng)用的整體概念的深刻理解,同時也需要明確應(yīng)用的具體特性和用戶體驗。

然而,這個過程可能相當(dāng)復(fù)雜,有時甚至?xí)尦鯇W(xué)者感到無所適從。為了幫助解決這個問題,GitHub Spark應(yīng)運而生,提供了一種全新的解決方案。

GitHub Spark讓你能夠從一個簡單的想法出發(fā),例如「一個追蹤孩子零用錢的應(yīng)用」,并通過一系列智能化的引導(dǎo)步驟將其轉(zhuǎn)化為實際應(yīng)用。

它的核心在于利用自然語言處理技術(shù),使開發(fā)過程變得更加直觀和高效。

以下是GitHub Spark提供的四大核心功能:

  • 交互式預(yù)覽:用戶通過自然語言創(chuàng)建并修改項目的過程中,可以實時預(yù)覽應(yīng)用。
  • 多版本方案:針對某個功能,用戶可以請求系統(tǒng)生成多個版本,最終選擇最合適的方案
  • 自動歷史記錄:系統(tǒng)會自動保存每個迭代版本,以便在構(gòu)建過程中對比不同版本。
  • 模型選擇:提供多種AI模型供用戶選擇,以適應(yīng)不同應(yīng)用場景

交互式預(yù)覽

在GitHub Spark中輸入自然語言指令時,系統(tǒng)不僅能生成相應(yīng)的代碼,還會即時生成一個交互式的預(yù)覽界面。

有了它,用戶不僅可以實時看到應(yīng)用的效果,并且還可根據(jù)需要進行調(diào)整。

如下圖,用戶想將Spark News標(biāo)題的顏色設(shè)置為橙色,只需簡單地告訴系統(tǒng),它就會自動修改設(shè)置并更新預(yù)覽。

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多版本方案

在開發(fā)過程中,如果用戶對某個功能的具體實現(xiàn)方式不太確定,可以請求系統(tǒng)生成多個版本。

系統(tǒng)會提供3到6個不同的版本,每個版本都有細(xì)微但重要的區(qū)別。

這些版本可以幫助你更好地理解和選擇最合適的方案,就像是有一個AI思維助手在幫你進行頭腦風(fēng)暴。

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對于「讓界面看起來『傻乎乎』」的修改要求,GitHub Spark生成的多個方案

自動歷史記錄

每次對應(yīng)用進行修改時,GitHub Spark都會自動保存一個版本,并允許用戶隨時恢復(fù)到之前的任何一個狀態(tài)。這意味著用戶可以大膽地嘗試新的想法,而不必?fù)?dān)心會破壞現(xiàn)有的工作。

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此外,歷史記錄還提供一種「語義化的源代碼查看」功能。

也就是說,開發(fā)者們可以互相分享想法并查看對方的歷史記錄,了解其項目開發(fā)過程,并進行學(xué)習(xí)借鑒。

模型選擇

與GitHub Copilot相同,GitHub Spark也提供了三大模型的選擇。

在使用過程中,如果某個模型生成的結(jié)果不符合預(yù)期,用戶可以切換到另一模型中重新嘗試。

自動歷史記錄功能會記錄每次修訂使用的模型,讓用戶能夠清楚看到應(yīng)用的迭代過程。

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年度開發(fā)者報告:Python問鼎第一,1700萬+開發(fā)者

召開發(fā)布會的同時,GitHub官方還重磅發(fā)布了2024年度開發(fā)者報告。

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在這次的年度報告中,有三個主要趨勢:

  • 生成式AI項目激增

2024年,GitHub上的生成式AI項目數(shù)量同比增長98%,貢獻數(shù)量激增近60%。其中,印度、德國、日本和新加坡等地貢獻更為突出。

  • 全球開發(fā)者數(shù)量迅速增長

2024年,全球開發(fā)者數(shù)量增長勢頭依舊不減,尤其是亞洲、拉丁美洲、非洲,其中,印度的增長尤為明顯,預(yù)計到2028年將成為GitHub上全球最大的開發(fā)者群體。

此外,GitHub Education計劃已驗證超過700萬參與者,其中學(xué)生、教師和開源維護者使用GitHub Copilot的人數(shù)同比增長了100%。

這表明AI不僅能夠幫助人們更快地編寫代碼,還吸引了更多人成為開發(fā)者。

  • 編程語言崛起

2024年,Python首次超越JavaScript成為GitHub上使用最多的語言,Jupyter Notebook的使用量激增92%,這表明越來越多的開發(fā)者們都在使用GitHub。

盡管Python、JavaScript、TypeScript和Java仍然是最廣泛使用的語言,但像Rust這樣的系統(tǒng)編程語言也在逐漸流行。

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2024年生成式AI的發(fā)展現(xiàn)狀

2024年,生成式AI已經(jīng)走出了2023年的概念熱潮期,開發(fā)者的工作重心已經(jīng)從探索性實驗轉(zhuǎn)向追求實際應(yīng)用成果,而這一趨勢在GitHub平臺的數(shù)據(jù)中得到了明確體現(xiàn)。

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報告顯示,2024年GitHub平臺上的開發(fā)者共創(chuàng)建了超7萬個生成式AI項目,同比增長近60%。

與此同時,AI模型已經(jīng)成為開發(fā)者技術(shù)棧中不可或缺的組成部分。

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隨著開發(fā)者不斷挖掘人工智能的各種應(yīng)用,生成式人工智能模型在軟件開發(fā)里的作用已經(jīng)從只是幫助寫代碼,變成了開發(fā)應(yīng)用程序時的基本組成部分。

  • 由于智能手機需要部署人工智能模型,開發(fā)者們越來越需要性能好且不怎么消耗計算資源的小模型。
  • 2024年,按貢獻者數(shù)量來看,ollama/ollama這個開源人工智能項目增長最快,這說明開發(fā)者越來越熱衷于在本地運行大型語言模型(LLM)相關(guān)的實驗。
  • 隨著模型越來越小、計算成本越來越低,預(yù)計會有更多開發(fā)者把這些模型用在他們開發(fā)的應(yīng)用程序里。

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當(dāng)然,GitHub平臺上的開發(fā)者也正在努力降低AI實驗的準(zhǔn)入門檻。

報告顯示,排名前10位的公共生成式AI項目都在努力提升AI模型的可訪問性以簡化實驗過程。這些項目的應(yīng)用范圍廣泛,包括開發(fā)優(yōu)化文本轉(zhuǎn)圖像生成的交互友好型界面以及構(gòu)建用于任務(wù)管理的自動化AI智能體。

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此外,在GitHub平臺上,AI開發(fā)工作也呈現(xiàn)出新的趨勢:

  • 小規(guī)模模型越來越火

過去一年中,GitHub上的開發(fā)者開始廣泛采用Meta的LLaMA模型,這表明開發(fā)者對小型開源模型越來越有興趣了。

  • 專業(yè)領(lǐng)域?qū)I工具需求變大

面向特定領(lǐng)域(如學(xué)術(shù)研究)的AI工具開發(fā)需求正在顯著提升。

  • 持續(xù)深化AI智能體的流程自動化應(yīng)用

AutoGPT相關(guān)項目的持續(xù)活躍表明,自動化仍是重點探索方向。

  • GitHub Copilot在教育方面影響變大

報告顯示,已經(jīng)有超過100萬的開源維護者、認(rèn)證學(xué)生和教師通過扶持計劃免費使用GitHub Copilot。

2024年,使用GitHub Copilot的老師、學(xué)生和開源維護者數(shù)量增加了一倍。這充分體現(xiàn)了AI在教育領(lǐng)域和技能培養(yǎng)(例如學(xué)習(xí)新編程語言)方面的重要價值。

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值得一提的是,過去一年中,超過45萬名GitHub Education用戶首次參與了平臺項目開發(fā)。

具體而言,同時使用GitHub和GitHub Copilot的開發(fā)者在開源和公共項目的參與度顯著提升。

對于每周使用GitHub五天的開發(fā)者,其參與度提高了12%-15%;而對于每周使用一次的開發(fā)者,這一提升幅度為8%-15%。這一現(xiàn)象與研究機構(gòu)關(guān)于AI編碼工具對開發(fā)者生產(chǎn)力提升的研究結(jié)果相符。

全球范圍內(nèi),生成式AI項目的貢獻量和貢獻者數(shù)量均呈增長態(tài)勢。其中,印度的貢獻同比增長了95%,法國增長了70%。

一些地區(qū)的公共生成式AI項目貢獻者增幅尤為突出,例如荷蘭(291%)、埃塞俄比亞(242%)、哥斯達黎加(171%)、塞爾維亞(175%)和越南(143%)。

特別是隨著更多小型大語言模型的出現(xiàn),降低了AI輔助軟件開發(fā)的算力門檻。生成式AI編碼工具支持使用自然語言編寫代碼,打破了語言障礙,為全球開發(fā)者創(chuàng)造了更多參與項目的機會。

最流行的編程語言

除了生成式AI的突出表現(xiàn)外,編程語言也呈現(xiàn)出崛起的態(tài)勢。

報告顯示,Python已超越JavaScript,成為GitHub平臺上使用最廣泛的編程語言,終結(jié)了JavaScript 持續(xù)十年的領(lǐng)先地位。

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這是自2019年以來,排名前兩位的編程語言首次發(fā)生重大變化。同時,Shell語言的使用率也在2024年超過了C語言,進一步反映了編程語言格局的變化。

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盡管像Rust和Go這樣的新興語言正迅速崛起,傳統(tǒng)編程語言如C和Java等仍維持著廣泛的應(yīng)用場景和市場占有率。

Python和JavaScript這類入門門檻較低的編程語言,因其易學(xué)性和強大的社區(qū)支持,為編程教育和科研領(lǐng)域提供了強有力的支持,特別是在數(shù)據(jù)科學(xué)和生成式AI領(lǐng)域,Python已經(jīng)成為無可爭議的領(lǐng)導(dǎo)者。

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值得一提的是,如果單從代碼提交數(shù)量來看,JavaScript依然是領(lǐng)先者。然而,在綜合考量GitHub上的所有貢獻活動時,Python已經(jīng)超過了JavaScript。

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TypeScript在過去的幾年里經(jīng)歷了快速的成長,尤其是在2014年至2019年間,它逐漸成為GitHub上第三大主流編程語言,超越了Java。

JavaScript的跨平臺能力和靈活性,使其成為從前端到后端開發(fā)不可或缺的一部分。

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Rust作為一門旨在解決C和C++安全問題的編程語言,其應(yīng)用范圍正在不斷擴大,甚至被用于微軟Windows等重要應(yīng)用的核心代碼重構(gòu)。

綜上所述,編程語言的使用趨勢不僅體現(xiàn)了技術(shù)的進步,還揭示了開發(fā)者角色的多樣化。

如今,不僅僅是傳統(tǒng)的軟件開發(fā)者,還有運維工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、教師等多領(lǐng)域的專業(yè)人士都在積極參與編程活動,共同推動技術(shù)的發(fā)展。

Python在數(shù)據(jù)科學(xué)和研究領(lǐng)域的主導(dǎo)地位以及T-SQL在數(shù)據(jù)庫管理中的廣泛應(yīng)用,都說明了這一點。

此外,HCL、Go語言和Dockerfile的使用增加,標(biāo)志著云原生開發(fā)和基礎(chǔ)設(shè)施即代碼實踐的不斷成熟和發(fā)展。

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責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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