该研究论文综述了自然语言处理技术的利用，重点关注使用大型代码训练的基于 Transformer 的大型语言模型在 AI 辅助编程任务领域中的应用。这些模型在包括代码生成、代码补全、代码翻译、代码概述、缺陷检测和克隆检测等 AI 辅助编程应用中扮演着关键角色，而其中值得注意的例子包括由 OpenAI 的 Codex 和 DeepMind AlphaCode 提供支持的 GitHub Copilot。本文概述了主要的大型语言模型及其在与 AI 辅助编程相关的下游任务中的应用，并探讨了在这些应用中结合 NLP 技术和软件自然性面临的挑战和机遇，同时讨论了将 AI 辅助编程能力拓展到苹果的 Xcode 移动软件开发环境中的问题和机会，以使开发人员能够获得更先进的编码辅助，并使软件开发流程更加高效。

Jul, 2023

这篇论文介绍了一种名为 Copilot for Xcode 的 AI 辅助编程工具，通过将云端的大型语言模型与苹果的本地开发环境 Xcode 无缝集成，提高了软件开发者的生产力，释放了创造力，支持苹果软件生态系统中的软件开发。它利用先进的自然语言处理技术，有效处理代码库中的源代码令牌和模式，实现代码生成、自动完成、文档编制和错误检测等功能。软件开发者还可以通过 Copilot for Xcode 的聊天界面查询和进行 “小型” 程序组合的决策，其中一些决策可以同时进行。最后，我们通过简单的案例研究展示了在 Xcode 中利用 NLP 来促进流行的大型语言模型服务如 OpenAI ChatGPT 进行程序组合和设计的有效性。

Jul, 2023

本研究探讨了 AI 支持的编程工具的现有局限性和未来发展挑战，从 Copilot 的代码建议语言习惯和代码气味方面进行了初步探索，同时提出了一个简单的分类工具来理解该领域的 AI 支持的 code completion 工具。

Mar, 2023

本文探讨了使用大型语言模型进行编程的相似之处和不同之处，认为 LLM-assisted 编程应该被视为一种具有自己独特属性和挑战的新编程方式，并讨论了在将大型语言模型应用于非专业用户编程时可能出现的问题和研究挑战。

Aug, 2022

本研究应用基于 AI 的代码助手对影响现代技术的一些重要代码进行分析，提出使用该助手工具可以对混淆代码或缺乏说明注释的软件提供见解，并专注于添加自动文档和代码注释，并将某些选定的大型代码库转换为带有多个新的 API 和多任务链接的现代版本，从而在遗留代码重构和高价值代码库功能简化方面提供了具有人类级别专业知识的有价值工具。

Jan, 2023

通过对 410 名开发者进行调查，本研究深入剖析了开发者使用 AI 编程助手的动机、显著的使用场景以及面临的主要可用性挑战，并提出了设计与使用此类工具的建议。

Mar, 2023

本文使用 GPT-4 进行了多项实验来生成计算机代码，发现 AI 编码工具需要人类的验证才能确保准确性和可靠性。同时，使用 GPT-4 进行代码改进可以显著提高代码质量，但生成的测试仍需要人类验证。

Apr, 2023

本论文综述了过去 35 年中在自然语言处理 (NLP) 中应用的主要深度学习方法和源代码的人工智能 (AI) 应用，包括代码智能 (CI) 和编程语言处理 (PLP)，以及其在软件工程和教育中的对话助手的应用。还提出了在 AI 与对话助手和 CI 的交叉点上进行研究的机会，并提供了未来的研究方向。

Feb, 2022

本研究提出了一种基于自然语言处理的业务自动化构建范例，通过应用大型自然语言模型将业务规则和自动化描述转换为业务规则引擎可解释的领域特定语言，以解决业务用户缺乏足够的编程能力的问题。实验比较了不同语言模型配置在不同目标领域下的性能，并探索了应用约束解码以确保正确生成输出的可能性。

Jul, 2022

AI 助手在软件工程中的使用情况对开发者的需求和改进方向具有重要影响。

Jun, 2024