大模型催生新蓝海:蚂蚁集团推“图生代码” 加速AI编程变革

时事新闻2024-04-15 20:04:42无忧百科

大模型催生新蓝海:蚂蚁集团推“图生代码” 加速AI编程变革

在大模型所引爆的新一轮编程革命中,用自然语言取代编程语言,只需编写提示词或者拍照就能出程序的时代,正在到来。

近日,蚂蚁集团智能研发平台CodeFuse推出“图生代码”新功能,支持让开发人员用产品设计图一键生成代码,把图转代码的研发效率从小时级提升⾄秒级,目前相关功能正在内测。

与很多互联网大厂一样,蚂蚁集团正内部全面推行AI编程。每周已有超五成蚂蚁程序员在⽇常研发中使用CodeFuse,在他们新提交的代码里10%是由AI生成。

由设计图⼀键生成代码

此次发布的“图生代码”功能主要服务于前端工程师。在互联网产品开发环节,设计师画出设计图后,前端⼯程师需要用代码实现产品设计图,这项⼯作占⽤了较多的开发工作量。现在通过“图生代码”功能,工程师可以根据设计图⼀键生成代码,极⼤降低开发团队在开发网页、小程序、APP时的代码⼯作量。

以⼀张中型网页为例,如果最终有200 行代码,⼀⼈编写约需1小时。如今⼀键生成后,工程师只需检查与调整,耗时⼤幅降低。

CodeFuse的这项功能基于蚂蚁百灵大模型的多模态技术能力研发。作为蚂蚁百灵⼤模型家庭成员,CodeFuse的技术指标突出。2023年9月,CodeFuse开源,登顶开源代码⼤模型HumanEval榜单,超过同期GPT-4表现。今年2月,CodeFuse在权威机构Big Code Models Leaderboard代码⼤模型榜单上,以43.58% WinRate成为新晋榜⾸。

蚂蚁集团CodeFuse负责人表示,AI的普及不仅可以减少开发⼈员的⼯作压⼒,让他们有更多精力投入到更有创造力的⼯作中去,更大的意义在于降低编程⻔槛,推动软件开发⾏业的创新和进步。

“AI全生命周期研发”的⾸倡者

当下的AI编程工具更多地集中在代码生成、注释等,功能较为通用,侧重于提⾼个体研发效率。但在企业研发中,工种、流程、工具都很复杂,通用的AI编程工具难以满足全链路的需求。而CodeFuse侧重于提⾼企业整体研发效率,致力于成为“AI全生命周期研发”的⾸倡者和探索者,推动下⼀代研发范式的变革。

据了解,CodeFuse 的功能覆盖了需求分析、 编程开发、测试与构建、发布与运维、数据洞察等研发全链路。

比如,在需求分析阶段,通过Project Copilot,能支持需求文档、设计稿、API生成,信息搜索总结;在开发测试阶段,通过代码补全、添加注释、解释代码、生成单测、代码优化等,帮助开发者更快、更轻松地编写代码;在发布与运维阶段,通过Ops Copilot,支持监控时序分析、监控日志解读、监控语义搜索、智能变更与应急;在数据洞察阶段,通过Data Copilot,支持SQL语句生成,数据指标生成、数据报表生成、异动分析生成。

蚂蚁集团CodeFuse负责⼈认为,AI研发范式的变⾰,并不代表“人”在研发场景的⻆⾊会消失,反而对AI和⼈如何协同提出了更高的要求,特别是涉及可靠性的运维场景,还需要人工专家干预才能让系统健康运行起来。“AI目前主要集中在辅助编程(code copilot),要从copilot走向co-worker,实现整个研发生命周期的智能化、自动化,还有很长的路要走。”

CodeFuse的使命正是探索下⼀代AI研发生产力工具,通过打造创新的解决⽅案,让软件开发者在研发过程中如丝般顺滑。上述负责人表示,在自然语言生成代码、图生代码之后,CodeFuse还将持续推出新功能,助力企业研发全链路的效率提升。

AI编程有望打开广阔蓝海市场

在ChatGPT和大模型热潮下,AI如何颠覆传统的编程模式,已经引发了全球关注。

2023年12月,AI编程首次登上Science封面。DeepMind在这篇发表在Science上的论文中首次透露了AlphaCode的“一次通过率”为66%。

最早大规模引入AI编程的GitHub平台,曾在⼀篇调研⽂章中,探讨了GitHub Copilot对程序员效率和幸福感的提升,发现使用工具的程序员完成任务速度快55%,96%的使⽤者认为自己处理重复性的⼯作更快了,88%的使用者认为自己可以更加专注于更喜欢的⼯作上。

蚂蚁集团则在内部全面推行AI编程。每周已有超五成蚂蚁程序员在⽇常研发中使⽤CodeFuse,整体采纳率为30%,在生成单元测试场景采纳率可以达到50%。

为推进AI研发普及,蚂蚁集团还把CodeFuse的代码开放给社会,迄今累计开源13个代码仓库、4个数据集、15个⼤模型参数⽂件,Star点赞数超过4000,下载量近170万。

Gartner发布的2024年十大战略技术趋势指出,到2028年,75%的企业软件⼯程师将使⽤AI编程助手。开源证券认为,开发者工具是AI重要的落地场景和应用领域,降本增效效果显著,在AI大模型赋能下,自动化编程工具有望实现代码自动测试、自动检查、代码互译等高级功能,未来有望打开广阔蓝海市场。

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