ChatGPT VS FuncGPT(慧函数),究竟是谁的开发效率高

简介: 你是否曾幻想过未来,不再需要由人类来完成代码工作,而是由机器自动编写?只需告诉机器一句话甚至一个词,它将完成所有编码、测试和运行等流程。

你是否曾幻想过未来,不再需要由人类来完成代码工作,而是由机器自动编写?只需告诉机器一句话甚至一个词,它将完成所有编码、测试和运行等流程。
ChatGPT-4正在加快未来的到来,它正在改变许多传统工作方式,包括代码编写。GPT让大量的编程工作自动化,加速了自动编码的发展进程。
自ChatGPT问世以来,在业内引发了极大的讨论。一方面,业内人士本能地排斥它,认为它将取代程序员;另一方面,他们担心它的技术能否满足正常的工作需求。有些人觉得该工具确实有助于提高工作效率,甚至到了离不开的地步。但是,随着使用,ChatGPT在代码生成方面暴露出许多问题。如ChatGPT生成的代码在生产环境中实现的可用性并不强,当研究人员要求 ChatGPT生成21个小程序,发现其结果往往远远低于安全编码的最低标准。在这种情况下,研究人员认为聊天机器人还没有准备好取代熟练的、有安全意识的程序员,但它们可以作为一种工具来辅助编程实践。
ChatGPT是一款了不起的人工智能工具,可以根据人类语言提示生成代码。然而,它并非专为代码而设计,因此存在一些明显的限制,可能无法很好地融入开发者的工作流程。
如缺乏企业级应用必须的行业和业务知识,需要依赖开发人员的编程能力,另外,AI编程的一个挑战在于依赖于提示词(Prompt),导致代码的质量存在较大的不确定性。而且,拥有开放特性的大型模型很难满足企业级应用对于安全性的要求。
此外,ChatGPT是外国工具,所以对于国内的大部分开发者来说是有使用门槛的。
相对于ChatGPT的局限性,飞算SoFlu软件机器人推出的FuncGPT(慧函数)或许可以解决这些问题,作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分,FuncGPT(慧函数)支持所有类型函数创建。通过自然语言描述Java函数需求,实时生成高质量、高可读性的Java函数代码。生成代码可直接复制到IDEA,或一键导入Java全自动开发工具函数库。同时FuncGPT(慧函数)采用代码编写最佳实践及大规模机器联合训练的方式,致力于通过AIGF(AI-Generated Function)赋能软件开发,为中国软件开发者提供全栈式全流程软件开发的最佳体验,以推动软件工程变革。
FuncGPT(慧函数)具备以下五大能力:
● 自然语言:通过自然语言即可生成函数,降低软件开发门槛。
● 秒级函数开发:全自动秒级开发函数,秒级完成,效率千倍提升。
● 一站式函数开发应用:函数生成即可直接应用,效率、安全有保障。
● 质量可靠:生成的函数代码符合业界规范、具备良好的可读性,符合最优解。
● 灵活生成:可以根据开发人员的具体需求生成并支持调整和修改。
以上FuncGPT(慧函数)的能力并非空口无凭,经过实测,在同一JAVA函数需求下FuncGPT(慧函数)生成的代码在可读性、可维护性和健壮性方面相较ChatGPT的表现更让人惊艳。
可读性和可维护性上:
ChatGPT方法繁琐,存在漏洞,虽然使用了递归方法来计算表达式,但递归实现的过程较为繁琐,容易出错。对于较复杂的表达式,ChatGPT的递归方法可能会导致栈溢出或性能问题。
而FuncGPT(慧函数)代码结构清晰,易于理解和维护,使用了栈的数据结构来处理表达式的计算,这样可以准确地处理运算符的优先级和括号的嵌套。代码实现清晰明了,将不同的逻辑功能封装成了独立的函数,使得代码的结构更加清晰,易于理解和维护。
安全性上:
ChatGPT代码健壮性不足,没有提供异常处理机制,存在非法输入漏洞;而FuncGPT(慧函数)代码健壮性更好,提供了异常处理机制,通过抛出IllegalArgumentException来处理非法输入,增加了代码的健壮性。

甚至将同一需求下两个工具生成的代码重新反哺给chatGPT时,要求判断哪个更好时,chatGPT的回答是FuncGPT(慧函数)。

FuncGPT(慧函数)现已开放免费使用,关注【SoFlu软件机器人】公众号即可免费申请使用。

相关文章
|
7月前
GPT-4 vs. ChatGPT:19个弱项问题(多步逻辑推理、概念间接关联)的横向对比
GPT-4在逻辑推理和概念关联上的准确率提升至100%,超越ChatGPT,其智力可能超过95%的人。在逻辑和多模态理解上有显著进步,但数数和某些逻辑推理仍是挑战。擅长处理成本计算和复杂情境,能建立概念间的间接关联,如遗忘与老龄化的联系。在数学和物理领域表现出色,但处理复杂间接关系和抽象概念时仍有局限。总体而言,GPT-4展现出超越人类智能的潜力,但仍需面对认知任务的挑战。![GPT-4进步示意](https://developer.aliyun.com/profile/oesouji3mdrog/highScore_1?spm=a2c6h.132)查看GPT-5教程,可访问我的个人主页介绍。
180 0
GPT-4 vs. ChatGPT:19个弱项问题(多步逻辑推理、概念间接关联)的横向对比
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 测试技术
使用 GPT4 和 ChatGPT 开发应用:第四章到第五章
使用 GPT4 和 ChatGPT 开发应用:第四章到第五章
187 0
|
7月前
|
人工智能 Oracle 关系型数据库
kettle开发-其实chatGPT一直在身边
kettle开发-其实chatGPT一直在身边
80 0
|
Linux Android开发 iOS开发
基于.Net开发的ChatGPT客户端,兼容Windows、IOS、安卓、MacOS、Linux
基于.Net开发的ChatGPT客户端,兼容Windows、IOS、安卓、MacOS、Linux
190 0
|
JavaScript 容器
和chatgpt学架构05-首页开发
和chatgpt学架构05-首页开发
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 自动驾驶
深入理解ChatGPT:下一代人工智能助手的开发与应用
【10月更文挑战第27天】本文深入探讨了ChatGPT的技术原理、开发技巧和应用场景,展示了其在语言理解和生成方面的强大能力。文章介绍了基于Transformer的架构、预训练与微调技术,以及如何定制化开发、确保安全性和支持多语言。通过实用工具如GPT-3 API和Fine-tuning as a Service,开发者可以轻松集成ChatGPT。未来,ChatGPT有望在智能家居、自动驾驶等领域发挥更大作用,推动人工智能技术的发展。
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
### 简介 ChatGPT 初期作为问答机器人,现已拓展出多种功能,如模拟面试及智能客服等。模拟面试功能涵盖个性化问题生成、实时反馈等;智能客服则提供全天候支持、多渠道服务等功能。借助人工智能技术,这些应用能显著提升面试准备效果及客户服务效率。 ### 智能平台的使用价值 通过自动化流程,帮助用户提升面试准备效果及提高客户服务效率。 ### 实现思路 1. **需求功能设计**:提问与接收回复。 2. **技术架构设计**:搭建整体框架。 3. **技术选型**:示例采用 `Flask + Template + HTML/CSS`。 4. **技术实现**:前端界面与后端服务实现。
|
3月前
|
人工智能 API Python
ChatGPT 插件开发
本教程旨在帮助您掌握ChatGPT API的基本使用方法,包括应用开发、代码分析、插件开发及专属领域模型应用等。通过学习,您将为未来的人工智能应用开发打下坚实基础。教程包含官方文档介绍、环境搭建步骤及Python示例代码,助您快速上手。请注意,API调用需收费,初始提供5美元免费额度。
|
3月前
|
存储 Linux 开发工具
如何进行Linux内核开发【ChatGPT】
如何进行Linux内核开发【ChatGPT】
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
为什么ChatGPT等AI大模型都是基于Python开发?
为什么ChatGPT等AI大模型都是基于Python开发?

热门文章

最新文章

下一篇
DataWorks