自动写代码指日可待!Facebook迁移学习新突破,代码补全准确率超50%!(二)

简介: 程序员的工作就是取代重复、算法可替代的工作,而他们自己也在研究如何取代自己。Facebook新发表的代码补全模型准确率超50%,动动手指就能写几百行代码!

代码预测工具


Kite是一个著名的代码补全工具。

55.jpg

Kite 基于 AI 的代码补全功能现在支持Python, JavaScript, TypeScript、 Java、 HTML、 CSS、 Go、 C、 C # 、C + + 、 Objective C、 Kotlin 和 Scala。

56.jpg

Kite 于2016年4月首次亮相,在17年3月又公开发布了一个基于云计算的版本。该公司在19年1月筹集了1700万美元,放弃了云计算,转而在本地运行免费服务。


在编写过程中Kite可以极大减少敲键盘的次数。在Kite的帮助下,活跃开发者甚至每天只需编写由大约 175 个单词组成的代码。

57.jpg

各种开发人员也是对Kite十分赞赏,甚至还包括了Python之父 Guido van Rossum

58.png

Kite的 Python 机器学习模型是在2500万个开源代码文件上训练的,它的 JavaScript 机器模型是在3000万个文件上训练的。


除了越来越多的编程语言,Kite也可在更多的开发环境中工作,目前已支持在16个编辑器上使用,包括 Android Studio、 Atom、 JupyterLab、 Spyder、 Sublime Text、 VS Code 和 Vim等。


此外Kite还与 IntelliJ 家族合作:,支持 IntelliJ、 PyCharm、 WebStorm、 Goland、 CLion、 PHPStorm、 Rider、 RubyMine 和 AppCode。


由此可见,公司的愿景是允许尽可能多的开发人员利用 Kite,而不管他们的语言或 IDE 是什么,最终实现各个场景下代码补全的「大一统」。

59.jpg

Kite 公司的首席执行官史密斯之前还创立了 Xobni,这是一个于07年9月推出的电子邮件服务,雅虎在13年7月将其收购。


史密斯在接受访问时说到,当我们构建对 JavaScript 的支持时,我们致力于创建一种可伸缩的方式来添加更多的编程语言,从那时起,我们一直在迭代我们的 JavaScript 模型和排序算法。这种学习使我们能够相对容易地发布每一种新语言,具有与 JavaScript 相同的准确性和智能性。


19年,正值GPT-2火热时,一名滑铁卢大学大四学生Jacob Jackson也开发了一款自动补全工具tabnine,支持23种编程语言和5种代码编辑器,几乎不需要配置安装即可使用。


Deep TabNine会根据你以前的编码习惯自动补全,还会在后面给出几个选项的概率。如果之前项目出现过类似代码,还能在补全候选框中直接给出地址,方便用户点击进去查阅!


60.jpgVSCode下,直接打开插件市场搜索TabNine,点击安装即可。Sublime Text下调出Install Package Control安装即可。Atom也可以直接安装。EMACS和Vim稍微复杂一些。


Deep TabNine通过对GitHub大约200万个文件进行训练。训练期间,模型学习了例如动态类型语言中的类型推断等复杂行为,用这样的训练方式预测token。


61.jpg

TabNine可以使用传统工具难以获取的琐碎的线索。当线索不够的时候TabNine可能会胡言乱语,然而一旦拥有足够的线索,就能准确预测出代码,甚至还可以给出匹配的概率。


如今深度学习浪潮来了,程序员连自己也不放过,也要取缔自己的工作,生于忧患!

相关文章
|
6月前
|
存储 Rust 安全
一篇文章讲明白Facebook币Libra学习
一篇文章讲明白Facebook币Libra学习
51 0
|
6月前
|
存储 Rust 安全
一篇文章讲明白Facebook币Libra学习
一篇文章讲明白Facebook币Libra学习
37 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
210 0
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
【推荐系统】Facebook经典模型GBDT+LR代码实践
在CRT预估中,工业界一般是会采用逻辑回归进行处理,对用户特征画像进行建模,然后计算点击概率,评估用户是否会有点击的行为。
223 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 IDE
自动写代码指日可待!Facebook迁移学习新突破,代码补全准确率超50%!(一)
程序员的工作就是取代重复、算法可替代的工作,而他们自己也在研究如何取代自己。Facebook新发表的代码补全模型准确率超50%,动动手指就能写几百行代码!
179 0
自动写代码指日可待!Facebook迁移学习新突破,代码补全准确率超50%!(一)
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
7.5亿美元做代码转换?一个Facebook TransCoder AI就够了!
代码的迁移和语言转换是一件很困难且昂贵的事情,澳大利亚联邦银行就曾花费5年时间,耗费7.5亿美元将其平台从COBOL转换为Java。而Facebook最近宣称,他们开发的一种神经转换编译器(neural transcompiler),可以将一种高级编程语言(如C ++,Java和Python)转换为另一种,效率飞起!
681 0
7.5亿美元做代码转换?一个Facebook TransCoder AI就够了!
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
如何高效验证深度神经网络的学习行为?看看 Facebook 是怎么做的
能够比当前 state-of-the-art 程序更快识别应用安全水平的最新技术。
479 0
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【重磅开源】Facebook开源 Nevergrad:一种用于无梯度优化的开源工具
【重磅开源】Facebook开源 Nevergrad:一种用于无梯度优化的开源工具
218 0
|
缓存 数据可视化 测试技术
开源多年后,Facebook这个调试工具,再登Github热门榜
让许多工程师合作开发大型应用大多会面临一个挑战,通常没有一个人知道每个模块是如何工作的,这种技能会让开发新功能、调查Bug或优化性能变得困难,为了解决这个问题,Facebook创建并开源了Flipper,一个可扩展的跨平台的调试工具,用来调试 iOS 和 Android 应用。近日又双叒登上了Github热榜。
|
前端开发 JavaScript 测试技术
Facebook 开源可扩展文本编辑器 Lexical
Meta(原 Facebook)近日开源可扩展文本编辑器 Lexical,源代码托管在 GitHub 上采用 MIT 许可证。
554 0
Facebook 开源可扩展文本编辑器 Lexical