Jul, 2023

Xcode 的协助助手：利用云端大型语言模型提供 AI 辅助编程

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 与 Copilot 交流：探索使用自然语言解决 CS1 问题的 Prompt Engineering

    我们在 166 个编程问题的公开数据集上评估了 GitHub Copilot 的性能，发现它能够在第一次尝试中成功解决约一半的问题，并且仅使用问题描述自然语言的变化即可解决剩余 60％的问题；我们认为这种类型的提示工程是一种提高计算思维能力的潜在有用的学习活动，很可能改变代码编写技能发展的性质。

    Oct, 2022

  • 从 Copilot 到 Pilot：走向 AI 支持的软件开发

    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

  • 使用人工智能编程是什么体验？

    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

  • SheetCopilot： 利用大型语言模型将软件生产力提升到新的高度

    提出了一种名为 SheetCopilot 的代理方案，该代理方案利用大型语言模型 (LLMs) 使用自然语言用户请求进行任务和控制电子表格，具有较高的自动化能力。经过测试，该代理方案正确完成了 44.3% 的任务，表现显著优于强代码生成基线。

    May, 2023

  • Copilot 评估系统：评估 LLM 指导的软件编程

    利用 Large Language Models（LLMs）提高开发人员在开发环境（IDEs）中的生产力是现代软件开发的重点。本文介绍了 Copilot 评估工具，用于评估 LLM 引导的 IDE 交互，在不同编程场景和语言中提供了更稳健和信息丰富的评估指标。通过这些指标，我们评估了三种常见 LLMs 的性能，为未来的 LLM 引导 IDE 场景的开发和验证提供了经验教训。

    Feb, 2024

  • 对新手程序员使用 Copilot 的可用性和交互的研究

    近年来，深度学习的最新发展已经产生了从自然语言和代码提示中生成源代码的代码生成模型，在课堂上，学习编程的新手现在可以使用免费工具自动建议编程练习和作业的解决方案，然而，目前尚不清楚新手如何与这些工具实际交互。本文通过观察和采访初学者，研究了使用一种自动生成代码的工具 Github Copilot 的学生在典型的编程入门任务中的感知、交互模式和认知和元认知困难，并探讨 Copilot 等工具如何更好地支持和搭建新手编程体验的设计方案。

    Apr, 2023

  • AI 辅助编程的大代码的自然语言生成与理解：综述

    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

  • 基于情境的副驾驶：程序员如何与代码生成模型交互

    通过观察 20 名参与者与 Copilot 互动解决不同编程任务的方式，通过首次建立的理论分析表明，编程助手的交互为双峰分布：在加速模式下，程序员知道下一步该做什么并使用 Copilot 完成；而在探索模式下，程序员不确定如何进行并使用 Copilot 探索选项。基于我们的理论，我们提出了改善未来 AI 编程助手可用性的建议。

    Jun, 2022

  • MLCopilot: 大型语言模型在解决机器学习任务中的应用

    本文介绍了一种利用 LLMs 自动学习生成机器学习解决方案的框架 MLCopilot，旨在将机器智能与人类知识相结合来提高解决新任务的能力，生成的解决方案可以直接应用于实际环境中。

    Apr, 2023

  • 改革软件开发：评估 GitHub Copilot 在现实项目中的效率和挑战

    Generative AI technologies promise to transform the product development lifecycle, and this study evaluates the efficiency gains and challenges of using GitHub Copilot, an AI-powered coding assistant.

    Jun, 2024