DeepMind攜AlphaCode登Science封面,寫代碼能力卷趴程式設計師|洞見
AlphaCode 論文通訊作者、DeepMind 首席科學家 Oriol Vinyals 用一張圖生動描述了智能與編程之間的關係,說明 AI 模型完成編程競賽問題是非常困難的,而 AlphaCode 做到了。
AlphaCode 論文通訊作者、DeepMind 首席科學家 Oriol Vinyals 用一張圖生動描述了智能與編程之間的關係,說明 AI 模型完成編程競賽問題是非常困難的,而 AlphaCode 做到了。
人工智慧軟體程序在進行對話、贏得棋盤遊戲和生成藝術品方面的能力正在變得令人震驚--但在創造軟體程序方面呢?在最新發表的一篇論文中,GoogleDeepMind的研究人員表示,他們的AlphaCode程序可以在標準化的編程比賽中跟上普通人類程式設計師的步伐。
這回,是「信息學競賽選手」AlphaCode,登上了最新一期Science封面。對,就是那個悄悄潛入10場編程比賽敲代碼,成績超過了一半人類的編程AI。
人工智慧(AI)的飛速發展有目共睹,如今,AI 在下圍棋、玩星際爭霸等遊戲、生成藝術作品、甚至是優化微晶片的架構等方面都達到或超過了人類的水平。接下來,AI 會在編程方面也超過人類嗎?事實上,自動化編程已經不是一個新鮮話題。
AlphaCode 論文通訊作者、DeepMind 首席科學家 Oriol Vinyals 用一張圖生動描述了智能與編程之間的關係,說明 AI 模型完成編程競賽問題是非常困難的,而 AlphaCode 做到了。
早在今年2月,它就在著名的Codeforces上,悄悄地參加了10場編程比賽,並一舉擊敗了半數的人類碼農。
DeepMind 是最新的人工智慧研究實驗室。它推出了一個可以生成軟體原始碼的深度學習模型,成果令人印象深刻。該模型被稱為 AlphaCode,基於 Transformer,與 OpenAI 在其代碼生成模型中使用的架構是一樣的。編程是深度學習和大型語言模型頗有前途的應用之一。
在最近的一個 YouTube 視頻中,清華大學朱軍門下博士後 Tim Pearce 詳細解析了 AlphaCode 的系統架構、「解題」原理、訓練流程等內容。
根據DeepMind的博客介紹,AlphaCode 在號稱「全球最強算法平台」Codeforces 上的 5,000 名用戶解決的 10 項挑戰中進行了測試。
近幾年Transformer模型不管是在NLP領域還是在圖像領域都取得了令人印象深刻的成果,很多研究者都已經開始進一步發掘它的潛力,目前不管是GitHub Copilot,還是TabNine,亦或是阿里雲Cosy等工具,都是基於Transformer衍生的代碼語言模型針對編程開發任務進行了產品化應用,雖然目前還不完美,在對「未見過」的代碼進行生成時表現不太好,但是已經能初步輔助程式設計師完成日常的開發任務。
好奇,好玩,有趣,關注我,一起探索這個好玩的地球[左上]今天的好玩的是:「寫代碼的這件事,現在「代碼」自己幹了!
作為 Google 母公司 Alphabet 旗下的人工智慧企業,DeepMind 剛剛宣布了其最新打造的 AlphaCode 編程 AI 。據悉,該公司通過人類比賽中使用的編程挑戰題目,對 AlphaCode 展開了一番實際測試。
AlphaCode 針對 Codeforces 網站上 5000 名用戶解決的 10 項挑戰進行了測試,總體排名位於前 54.3%,也就是說它擊敗了 46% 的參賽者 。
剛剛,DeepMind發布了競賽級代碼生成系統AlphaCode,並聲稱新的代碼生成系統可與人類程式設計師競爭。
其實,AlphaCode早在幾個月前就「悄悄進村」了,一直沒人察覺。它默默參加了著名網站Codeforces最近舉行的10場編程比賽,成績超過了一半人類。
在去年的8月底,微軟旗下的兩個大牌機構 OpenAI 與 GitHub 聯合,推出了基於 AI 技術的自動輔助編程工具 Copilot,並基於 VS Code 的 MarketPlace 發布了預覽版,結果預覽版一經問世就取得了驚世效果。
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