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一是规模挑战，即生成代码的量。
二是准确性、可靠性。早期代码生成的准确率大概是 40%、50%，根本不能用。工业界一般在达到 80%、90% 之后才会用。如果达到 95%，甚至是 98%，那就更好了。
三是代码理解能力是不是更强，像逻辑关系、上下文联系等等，相当于 AI 还可以联想到过去的代码。这方面，在今天也是对 AI 编程的一个主要限制。比如上下文理解，因为我们写代码或者整个代码的演化时间还是很长的，我经常和学生讲，你开发产品的第一个版本也许一两个月就结束了，但如果你的产品开发得比较好、有生命力，整个演化过程也许是几年甚至十几年。
四是人机交互智能。这点放到今天的语境里来看相对更复杂的一点是，有时开发者不止一个人。以前简单的模式是每个开发人员会有一个助手，但现在可能是一个开发者拥有好几个机器人，甚至是机器人与机器人之间的协调。最近也有论文提到，去做一个类似管理人机交互过程，或者说是任务调度的平台。
2024-06-13 15:23:06赞同 展开评论 打赏
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