Code generation

编程这项工作非常适合 AI 增强或替代 ,原因如下:

1/ 编码本质上要求工程师将问题分解成更小、更易管理的任务;

2/ 有大量现有的训练数据;

3/ 任务需要判断力和基于规则的工作相结合;

4/ 解决方案利用可组合的模块(比如开源软件库等);

5/ 在某些情况下,工作成果可以通过经验测试其正确性。这意味着可靠的 AI 编码工具可以提供可量化的价值。

我们看到了做AI Coding的三种方法,这三种方法对应三个挑战:

1/ 如何创造更强的上下文感知能力?

2/ 如何让AI Agent在端到端编码任务中做的更好?

3/ 有人押注于编码模型,这能否带来长期的差异化?