Gianunsyo sa GitHub ang pagkompleto sa pagsulay sa intelihenteng katabang nga GitHub Copilot, nga makahimo sa pagmugna og standard nga mga konstruksyon sa pagsulat sa code. Ang sistema gimugna dungan sa proyekto sa OpenAI ug naggamit sa OpenAI Codex machine learning platform, gibansay sa daghang han-ay sa source codes nga gi-host sa publikong GitHub repository. Ang serbisyo libre alang sa mga tigmentinar sa mga sikat nga open source nga proyekto ug mga estudyante. Alang sa ubang mga kategorya sa mga tiggamit, ang pag-access sa GitHub Copilot gibayran ($ 10 matag bulan o $ 100 matag tuig), apan ang libre nga pag-access sa pagsulay gihatag sa 60 ka adlaw.
Ang paghimo sa code gisuportahan sa mga programming language nga Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# ug C++ gamit ang lainlaing mga frameworks. Anaa ang mga module aron i-integrate ang GitHub Copilot sa Neovim, JetBrains IDEs, Visual Studio, ug Visual Studio Code development environment. Sa paghukom sa telemetry nga nakolekta sa panahon sa pagsulay, ang serbisyo nagtugot kanimo sa pagmugna og code nga medyo taas nga kalidad - pananglitan, 26% sa mga rekomendasyon nga gisugyot sa GitHub Copilot gidawat sa mga developers.
Ang GitHub Copilot lahi sa tradisyonal nga mga sistema sa pagkompleto sa code sa abilidad niini nga makamugna og medyo komplikado nga mga bloke sa code, hangtod sa andam nga mga gimbuhaton nga gi-synthesize nga gikonsiderar ang karon nga konteksto. Ang GitHub Copilot nagpahiangay sa paagi sa pagsulat sa developer sa code ug gikonsiderar ang mga API ug mga framework nga gigamit sa programa. Pananglitan, kung adunay usa ka pananglitan sa usa ka istruktura sa JSON sa usa ka komentaryo, kung magsugod ka sa pagsulat sa usa ka function aron ma-parse kini nga istruktura, ang GitHub Copilot magtanyag ug andam nga nahimo nga code, ug kung nagsulat sa naandan nga mga lista sa nagbalikbalik nga mga paghulagway, kini makamugna sa nahabilin. mga posisyon.
Ang katakus sa GitHub Copilot sa pagmugna og andam nga mga bloke sa code misangpot sa kontrobersiya nga may kalabutan sa posibleng mga paglapas sa mga lisensya sa copyleft. Sa paghimo sa modelo sa pagkat-on sa makina, gigamit ang tinuod nga gigikanan nga mga teksto gikan sa bukas nga gigikanan nga mga repositoryo sa proyekto nga nahimutang sa GitHub. Daghan niini nga mga proyekto gihatag ubos sa copyleft nga mga lisensya, sama sa GPL, nga nagkinahanglan sa code sa mga buhat nga gigikanan nga ipang-apod-apod ubos sa usa ka compatible nga lisensya. Pinaagi sa pagsal-ot sa kasamtangan nga code sama sa gisugyot sa Copilot, ang mga developers mahimong dili tinuyo nga makalapas sa lisensya sa proyekto diin ang code gihulam.
Dili pa klaro kung ang trabaho nga gihimo sa usa ka sistema sa pagkat-on sa makina mahimong makonsiderar nga gigikanan. Motungha usab ang mga pangutana kung ang usa ka modelo sa pagkat-on sa makina gipailalom sa copyright ug, kung mao, kinsa ang tag-iya niini nga mga katungod ug kung giunsa kini kalabutan sa mga katungod sa code diin gibase ang modelo.
Sa usa ka bahin, ang namugna nga mga bloke mahimong mag-usab sa mga tudling sa teksto gikan sa kasamtangan nga mga proyekto, apan sa laing bahin, ang sistema nagmugna pag-usab sa istruktura sa code kay sa pagkopya sa code mismo. Sumala sa usa ka pagtuon sa GitHub, 1% lamang sa panahon nga ang rekomendasyon sa Copilot mahimong maglakip sa mga snippet sa code gikan sa kasamtangan nga mga proyekto nga mas taas kay sa 150 ka mga karakter. Sa kadaghanan nga mga sitwasyon, ang mga pagbalik-balik mahitabo kung ang Copilot dili makatino sa konteksto sa husto o nagtanyag og standard nga mga solusyon sa usa ka problema.
Aron mapugngan ang pag-ilis sa kasamtangan nga code, usa ka espesyal nga filter ang gidugang sa Copilot nga wala magtugot sa mga interseksyon sa kasamtangan nga mga proyekto. Kung mag-set up, ang developer mahimong ma-aktibo o ma-disable kini nga filter sa iyang pagbuot. Taliwala sa uban pang mga problema, adunay posibilidad nga ang gi-synthesize nga code mahimong mag-uli sa mga sayup ug mga kahuyang nga naa sa code nga gigamit sa pagbansay sa modelo.
Source: opennet.ru