Сегодня 15 июля 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → программирование
Быстрый переход

Сервис для разработчиков Docker Hub перестал работать в России и Беларуси

Из России и Беларуси перестал работать сервис Docker Hub, позволяющий разработчикам сохранять в одном месте всё необходимое для запуска приложений. При попытке попасть на ресурс, российским и белорусским пользователям выводится сообщение о блокировке.

 Источник изображения: docker.com

Источник изображения: docker.com

Пользователи из РБ и РФ видят следующее сообщение: «403 Forbidden. Поскольку Docker является американской компанией, мы должны соблюдать правила экспортного контроля США. В целях их соблюдения мы блокируем все IP-адреса, расположенные на Кубе, в Иране, Северной Корее, Республике Крым, Судане и Сирии. Если вы не находитесь ни в одном из этих городов, стран или регионов и оказались заблокированы, пожалуйста, обратитесь в поддержку».

Docker Hub — интернет-служба, позволяющая сохранять код, настройки и зависимости, необходимые для запуска приложений. Данные помещаются в контейнер Docker и разворачиваются вместе с приложением при запуске на других устройствах. «На данный момент мы больше не сотрудничаем с российскими или белорусскими компаниями и отключили приобретение подписок в этих странах», — заявили в техподдержке сервиса. Ранее платформа блокировала пользователей с IP-адресами, относящимися к Крыму, Кубе, Ирану, КНДР, Судану и Сирии.

Для открытия Docker Hub в России и Беларуси можно пользоваться зеркалами сервиса, созданными Google и «Яндексом», советует «Хабр». Некоторым разработчикам, возможно, придётся рассмотреть альтернативные службы, такие как Harbor и GitLab, изучить менее зависимые от санкций платформы или начать развёртывание собственных репозиториев для контейнеров.

ИИ вдвое снизит нагрузку на разработчиков ПО к 2030 году

Искусственный интеллект сильно повлияет на разработку ПО уже к началу будущего десятилетия, считают учёные из Университета Лугано (Швейцария). По их мнению, ИИ будет не только помогать в написании кода, но и позаботится о психическом здоровье разработчиков.

 Источник изображения: GrumpyBeere / pixabay.com

Источник изображения: GrumpyBeere / pixabay.com

Рассматривая этапы реализации жизненного цикла разработки ПО, они говорят о системе HyperAssistant — это гипотетический преемник таких сервисов помощи в написании кода как GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT, Google Gemini и Tabnine. HyperAssistant представляет собой более функциональную версию современных средств автоматизированного программирования — он стремится поддерживать психическое здоровье разработчиков, рекомендуя делать перерывы и гимнастику. Он более эффективен в выявлении ошибок, уязвимостей и в оптимизации кода. HyperAssistant также координирует проведение встреч с другими членами команды и том режиме, который предпочитает разработчик. Он также предоставляет учебные рекомендации, способствуя внедрению новых функций и развитию новых навыков у специалистов.

Современный генеративный ИИ находится на более низком уровне развития. Он допускает ошибки, недостаточно хорошо оптимизирует код, не учитывает психологических аспектов работы, уникальных навыков и потребностей каждого разработчика, мало что делая для синергии команды. А разработчики могут дополнительно ограничивать положительный эффект ИИ, излишне доверяя ему или не проверяя то, что он предлагает.

В 2030 году, считают швейцарские учёные, это изменится к лучшему. В одном из примеров программист, придя на работу, видит переработанный за ночь код со сводками изменений. В процессе дальнейшей работы система предупреждает об ошибках в коде и предлагает изменения, оптимизируя процесс отладки. ИИ также сравнивает практику программирования с нормативной документацией и особенностями проекта. В результате специалисту в 2030 году потребуется всего полдня, чтобы проделать объём работы, на которую сегодня уходит полный рабочий день.

Больше половины ответов ChatGPT на вопросы по программированию неверны — исследование

В последнее время на фоне ажиотажа вокруг технологий ИИ программисты стали всё чаще обращаться за помощью в написании кода программ к чат-ботам на базе ИИ, таким как ChatGPT от OpenAI, что повлекло за собой снижение посещаемости ресурса Stack Overflow, вынужденного уволить в прошлом году почти 30 % персонала.

 Источник изображения: geralt/Pixabay

Источник изображения: geralt/Pixabay

Как оказалось, полагаться на ИИ в написании программ пока рано. Согласно исследованию команды специалистов Университета Пердью, представленному в этом месяце на конференции Computer-Human Interaction («Взаимодействие компьютера и человека»), 52 % ответов по программированию, сгенерированных ChatGPT, оказались неверны.

В ходе исследования программисты Университета Пердью просмотрели более 517 вопросов в сервисе Stack Overflow и проанализировали ответы на них чат-бота ChatGPT. «Мы обнаружили, что 52 % ответов ChatGPT содержат дезинформацию, 77 % ответов более многословны, чем человеческие ответы, а 78 % ответов характеризуются различной степенью несоответствия ответам людей», — отметили исследователи.

Команда исследователей также провела лингвистический анализ 2000 случайно выбранных ответов ChatGPT и обнаружила, что они «более формальные и аналитические», но при этом отражают «менее негативные настроения» — чем обычно отличается ИИ.

Комментируя результаты исследования, сайт Futurism выразил обеспокоенность тем, что многие программисты предпочитают обращаться за помощью к ChatGPT. Исследователи Университета Пердью опросили 12 программистов и обнаружили, что 35 % респондентов предпочитают полагаться на ответы ChatGPT и не замечают ошибок в ответах, сгенерированных ИИ, в 39 % случаев.

Исследователи допускают, что пользователей подкупает вежливость, проявляемая ИИ. «Последующие полуструктурированные интервью показали, что вежливый язык, чётко сформулированные ответы в стиле учебника, а также полнота являются одними из основных причин, по которым ответы ChatGPT выглядели более убедительными, поэтому участники ослабили бдительность и упустили из виду некоторую дезинформацию в ответах ChatGPT», — сообщили они.

Языку программирования BASIC исполнилось 60 лет

Шестьдесят лет назад, 1 мая 1964 года, в 4 часа утра в Дартмутском колледже (США) свершилась тихая революция. Математики Джон Кемени (John G. Kemeny) и Томас Курц (Thomas E. Kurtz) успешно запустили первую программу на их недавно разработанном языке программирования BASIC (Beginner's All-Purpose Symbolic Instruction Code) на принадлежащем колледжу мейнфрейме General Electric GE-225.

 Источник изображений: wikipedia.org

Источник изображений: wikipedia.org

Они и не подозревали, что в последующие шестьдесят лет их творение определит демократизацию компьютеров и станет источником вдохновения для нескольких поколений программистов. BASIC — интерпретируемый язык программирования, код которого выполняется построчно, а строки пронумерованы. Команда безусловного перехода GOTO часто приводила к зацикливанию созданных новичками программ — можно, например, быстро написать программу, которая считает до бесконечности.

В большинстве современных языков применяются различные типы структурных парадигм, например, функциональное и объектно-ориентированное программирование — на их фоне простой для понимания BASIC с простыми английскими словами быстро снискал популярность у новичков. До того, как компьютеры стали компактными, недорогими и «персональными», пользоваться ими было непросто. Сначала программирование предполагало прямое соединение проводов, затем нажатие переключателей и ввод перфокарт. Со временем инженеры разработали способы абстрагировать низкоуровневые операции с помощью более дружественного интерфейса — тогда и появились языки программирования.

До появления BASIC существовали такие языки программирования, как Fortran, Algol и COBOL — они были сложными и применялись в основном профессионалами. Кемени и Курц осознали, что пользоваться компьютерами должны и любители — люди без инженерной квалификации. Свои попытки создать удобный для пользователя язык они начали в 1956 году, когда появился DARSIMSCO (Dartmouth Simplified Code), за которым последовал DOPE (Dartmouth Oversimplified Programming Experiment). DOPE оказался чрезмерно простым, чтобы принести пользу, но эти проекты легли в основу разработки BASIC, которая началась в 1963 году.

В том же году Кемени подал заявку на получение гранта от Национального научного фонда на доставку компьютера GE-225 в Дартмутский колледж и создание первой полнофункциональной системы разделения времени общего назначения. Кемени удалось получить финансирование и вместе с Курцем и группой студентов бакалавриата он действительно создал систему разделения времени, которая помогла открыть доступ к компьютеру всем в Дартмуте. Простота и мощь BASIC быстро сделали язык фаворитом в среде студентов и преподавателей. В рамках сделки по покупке компьютера они создали для General Electric операционную систему с разделением времени — работающий на ней BASIC позволял колледжам, школам и частным лицам по всей стране подключаться к мейнфреймам и писать программы. Язык распространился далеко за пределы кампуса колледжа.

В 1975 году Пол Аллен (Paul Allen) и Билл Гейтс (Bill Gates) адаптировали язык для персональных компьютеров, таких как Altair 8800, тем самым расширив охват BASIC — в процессе они основали Microsoft. В 1976 году Стив Возняк (Steve Wozniak) с нуля разработал интерпретатор BASIC для компьютера Apple I — годом спустя он превратился в BASIC для Apple II; и BASIC (под названием Applesoft BASIC) оставался важным компонентом компьютеров Apple II на протяжении всего жизненного цикла платформы. В конце семидесятых и начале восьмидесятых годов BASIC оставался программным интерфейсом и квази-ОС для популярных домашних компьютеров Atari 800, TRS-80, Commodore VIC-20, Commodore 64, ZX Spectrum, TI-99/4A, BBC Micro и IBM PC, где он был либо предустановлен в ПЗУ как часть ОС, либо поставлялся как доступная среда программирования. Компьютерные журналы публиковали коды BASIC, которые вводились вручную.

Сегодня BASIC популярен в среде любителей ретрокомпьютеров и в качестве практического языка почти не используется. Но, вместе с тем, он не вымер и продолжает развиваться. Существует множество его диалектов для разных платформ — наиболее часто они используются в экосистеме Microsoft. После устаревших Microsoft GW-BASIC и QuickBasic продолжают жить его потомки: Visual Basic, Visual Basic for Applications (VBA) и Microsoft Small Basic. Представленный в 1991 году Visual Basic стал популярным средством разработки приложений; VBA используется для автоматизации в пакете Microsoft Office; а появившийся в 2008 году Microsoft Small Basic служит для обучения основам программирования.

Современные языки Python и JavaScript взяли на себя роль, аналогичную той, что когда-то играл BASIC: приоритетами здесь являются простота и читабельность, что делает их популярным выбором для вводных курсов по программированию и быстрой разработки приложений. Наследие BASIC продолжает жить благодаря его влиянию на последующие языки программирования и его роли в обеспечении доступности компьютерных средств для широкой аудитории.

Российские студенты победили в чемпионате мира по программированию ICPC

Команды факультета компьютерных наук Высшей школы экономики FFTilted и Undertrained+Overpressured победили на Международной студенческой олимпиаде по программированию ICPC. С 14 по 19 апреля в египетском Луксоре состоялись два финала состязания: в 46-м финале россияне получили золотые медали, а в 47-м — стали чемпионами мира и получили золотые медали.

 Источник изображения: hse.ru

Источник изображения: hse.ru

Участие в 46-м и 47-м финалах приняли более 840 студентов, представлявших более 170 университетов из 50 стран. Выступившая в 46-м финале команда Undertrained+Overpressured заняла третье место и получила золотые медали, а один из её участников Иван Сафонов получил титул единственного в истории трёхкратного медалиста ICPC. В 47-финале выступила команда FFTilted — она стала чемпионом мира и получила золотые медали.

Олимпиада ICPC является одним из наиболее крупных и престижных состязаний по программированию в мире. Командам из трёх человек ставятся задачи на творческий подход, инновационность решений и способность к совместной работе, а на решение отводится ограниченное время. Каждая команда должна была решить 11 задач за 5 часов; на последний час онлайн-таблица результатов замораживалась. На каждом из финалов ICPC вручались 12 комплектов медалей — по 3 каждого достоинства. Среди студентов российских вузов медали завоевали также студенты МФТИ.

Google представила Gemini Code Assist — ИИ-помощника программиста, который потягается с GitHub Copilot

На мероприятии Cloud Next компания Google представила Gemini Code Assist — систему на основе искусственного интеллекта для помощи в написании программного кода с функцией завершения строк.

 Источник изображения: StockSnap / pixabay.com

Источник изображения: StockSnap / pixabay.com

Ранее подобные возможности Google предлагала под брендом Duet AI — этот сервис стал общедоступным в конце 2023 года, и уже тогда в компании намекнули, что в ближайшей перспективе сервис с завершением строк кода будет переведён с модели Codey на более современную Gemini. Выпуск Code Assist — это одновременно крупное обновление и ребрендинг старого сервиса. Code Assist будет доступен в формате плагинов для наиболее популярных сред VS Code и JetBrains.

Code Assist даже в больше степени, чем его предыдущая версия Duet AI, является прямым конкурентом GitHub Copilot Enterprise, а не его базовой версии с названием Copilot. В частности, Gemini 1.5 Pro имеет контекстное окно в миллион токенов — это позволяет системе предлагать свои варианты кода с более высокой точностью, а также анализировать и изменять большие его фрагменты. Code Assist, как и GitHub Copilot Enterprise, можно дополнительно настроить на основе внутренней базы кода компании — пока эта функция находится в предварительной версии. Code Assist позволяет поддерживать код в различных репозиториях, включая GitLab, GitHub и Atlassian BitBucket, и проекты, распределённые на нескольких платформах — и этого конкурирующие сервисы предложить уже не могут.

Дополнительно Google представила CodeGemma — открытую модель семейства Gemma, настроенную для генерации и редактирования кода. CodeGemma доступна на облачной платформе Vertex AI. Компания также анонсировала службу Gemini Cloud Assist, которая поможет «облачным подразделениям разрабатывать, эксплуатировать и оптимизировать приложения на протяжении их жизненного цикла». Инструмент позволяет генерировать конфигурации архитектуры, адаптированные к потребностям компании, диагностировать проблемы и выявлять их причины, а также оптимизировать использование компанией облачных ресурсов для снижения затрат или повышения производительности. Cloud Assist будет доступен в интерфейсе чата или в формате функций, встроенных в другие продукты Google Cloud.

Нейросеть Google Gemini Pro поможет создавать Android-приложения — ИИ встроили в Android Studio

Google обновила интегрированную среду разработки (IDE) Android Studio, добавив в неё новейшего ИИ-помощника для генерации кода на основе ИИ-модели Gemini Pro, что обещает разработчикам более высокую эффективность и новые возможности в процессе создания приложений.

 Источник изображений: Google

Источник изображений: Google

Android Studio выступает не просто как текстовый редактор для написания кода, но и предлагает разработчикам целый набор инструментов, включая эмулятор, позволяющий запускать виртуальные Android-смартфоны на машине с Windows и использовать их для тестирования и отладки приложений.

В мае прошлого года Google внедрила в свою IDE-среду генеративный искусственный интеллект Studio Bot, созданный на базе большой языковой модели (LLM) PaLM 2, которую поисковый гигант анонсировал в том же месяце. Через шесть месяцев после дебюта PaLM 2 Google представила линейку флагманских LLM — Gemini, в которую вошли три модели с разным набором функций и аппаратными требованиями.

Обновлённый чат-бот в Android Studio работает на Gemini 1.0 Pro — средней ИИ-модели серии, оптимизированной для сочетания высокого качества ответов и эффективности использования аппаратных ресурсов. Google также анонсировала её обновление до версии Gemini 1.5 Pro, которая, согласно внутренним тестам компании, превосходит свою предшественницу по 87 % бенчмарков, успешно обрабатывая задачи с более чем 100 000 строками кода.

Сандхия Мохан (Sandhya Mohan), менеджер по продукту Android Studio, сообщила, что использование Studio Bot в канале Canary уже позволяло ощутить полезность и мощь этой технологии. Теперь же, с переходом чат-бота на Gemini Pro, пользователи увидят существенное улучшение качества ответов.

Чат-бот способен отвечать на общие вопросы об Android, например, о том, как интегрировать приложение с функцией отслеживания местоположения в операционной системе. Также он отвечает на вопросы по конкретным проектам. Например, разработчик может попросить совета, как удалить дубликаты записей из набора данных, который приложение использует для работы некоторых функций.

Возможности Gemini Pro в Android Studio охватывают даже более сложные задачи. По данным Google, новый ИИ-помощник умеет переписывать код на разных языках программирования, генерировать целые разделы интерфейса приложения и составлять документацию для нового кода, объясняя его функциональность и принципы работы.

Чтобы активировать Gemini, необходимо войти в систему и включить функцию в настройках. Большинство возможностей доступны без отправки контекста кода, при этом ответы чат-бота базируются на истории общения, предоставляя пользователям контроль над конфиденциальностью данных.

Представлен ИИ, способный полностью заменить инженера-программиста — он выполняет целые проекты и самообучается

Молодая американская компания Cognition представила проект Devin — нейросеть, способную самостоятельно осуществлять полный цикл разработки ПО. Это не примитивный основанный на искусственном интеллекте помощник в написании кода, а полноценный инженер-программист, способный выполнять поставленные задачи не хуже человека.

 Источник изображения: Tung Nguyen / pixabay.com

Источник изображения: Tung Nguyen / pixabay.com

Devin, обученный рассуждать, самостоятельно планирует и реализует проекты в области написания ПО, принимая по мере их выполнения тысячи решений. ИИ обучается, исправляет допущенные ошибки и ориентируется в контексте. Cognition снабдила Devin необходимыми инструментами разработчика для органичной интеграции в существующей рабочие процессы. Компания перечислила основные возможности нейросети:

  • адаптация к новым технологиям — Devin быстро осваивает незнакомые инструменты, просто читая документацию;
  • комплексная разработка приложений — ИИ создаёт и развёртывает полнофункциональные веб-приложения, добавляя новые функции по мере поступления отзывов от пользователей;
  • автономное обнаружение ошибок — Devin выявляет, исправляет и отлаживает проблемы в коде, выступая полноценным участником проектов;
  • обучение ИИ — нейросеть производит установку и настройку больших языковых моделей на основе инструкций из исследовательских репозиториев.

Новую нейросеть протестировали журналисты из Bloomberg и остались довольны, отметив, что новинка способна на куда большее, чем прежние ИИ-помощники для программистов. Devin сделал для них полноценный сайт-каталог с ресторанами Сиднея по простому текстовому запросу.

Внедрение инструмента, с одной стороны, может существенно разгрузить работающих инженерами-программистами людей, взяв на себя рутинные задачи и оставив человеку более сложные и требующие творческого подхода. С другой стороны, появление такой платформы поднимает вопросы о будущем человека в этой профессии и его сосуществовании с ИИ в разработке ПО. На текущий момент ИИ помогает автоматизировать множество задач, но инновационные аспекты в разработке и контроль пока остаются за человеком: Devin является мощным инструментом, но едва ли он вытеснит потребность в живых специалистах.

Созданный «Сбером» российский аналог Github открылся для разработчиков

Компания «СберТех» (входит в «Сбер») сообщила о запуске платформы для совместной разработки и хостинга кода GitVerse — здесь можно бесплатно размещать проекты с открытым и закрытым кодом.

 Источник изображения: StockSnap / unsplash.com

Источник изображения: StockSnap / unsplash.com

Подчёркивается, что платформа размещена в России, и для отечественных пользователей исключена угроза недоступности каких-либо проектов; присутствуют инструменты для переноса репозиториев с других git-площадок. Доступны необходимые средства: организация совместной работы, возможность привлечения новых участников, проверки и комментирования кода, а также назначение задач. Есть инструменты общения и обмена материалами о технологиях и открытом коде.

Первые пользователи GitVerse смогут принять участие в тестировании GigaCode — основанного на искусственном интеллекте помощника разработчика. Система в реальном времени предлагает свои варианты завершения кода, поддерживая более 15 языков программирования, в том числе Java, Python, TypeScript и C/C++. Службу GigaCode можно в качестве плагина установить в популярные среды разработки, включая IDEA, PyCharm, VSCode и Jupyter.

Сейчас новые пользователи получают по акции бесплатный годовой пакет облачных служб — он позволяет размещать приложения в облаке с использованием распределённого хранения и вычислений.

Белый дом рекомендовал отказаться от C и C++ в пользу безопасных языков программирования

Офис национального директора по кибербезопасности (ONCD) Белого дома США призвал разработчиков отказаться от использования языков программирования C и C++ в разработке критически важного ПО. Этот совет основывается на опасениях, связанных с безопасностью управления памятью — аспекте, играющем критическую роль в предотвращении уязвимостей, таких как переполнение буфера и висячие указатели.

 Источник изображения: xusenru / Pixabay

Источник изображения: xusenru / Pixabay

Неправильное управление памятью в программном коде может привести к серьёзным уязвимостям, позволяя злоумышленникам осуществлять кибератаки. Языки программирования, такие как Java, благодаря своим механизмам обнаружения ошибок во время выполнения, считаются безопасными в отношении управления памятью. В отличие от них, C и C++ позволяют разработчикам выполнять операции с указателями и обращаться непосредственно к адресам в памяти компьютера. Это включает в себя чтение и запись данных в любом месте памяти, к которому они могут получить доступ через указатель.

Однако эти языки не проводят автоматической проверки на то, выходят ли эти операции за пределы выделенного для данных или структур пространства в памяти. Такая проверка называется «проверкой границ». Отсутствие такой проверки означает, что программист может случайно или намеренно записать данные за пределы выделенного блока памяти, что может привести к перезаписи других данных, испорченным данным или, в худшем случае, к уязвимостям безопасности, которые злоумышленники могут использовать для выполнения вредоносного кода или получения контроля над системой.

Отчёт ONCD подчёркивает, что около 70 % всех уязвимостей в системе безопасности, выявленных инженерами Microsoft в 2019 году и Google в 2020 году, были связаны именно с нарушениями безопасности памяти. Эта статистика ясно демонстрирует необходимость переосмысления подходов к разработке ПО в контексте нынешней стратегии кибербезопасности США.

В отчёте не только указывается на проблемы с C и C++, но и предлагается ряд альтернатив — языков программирования, признанных «безопасными для памяти». Среди рекомендованных Агентством национальной безопасности (NSA) языков находятся: Rust, Go, C#, Java, Swift, JavaScript и Ruby. Эти языки включают в себя механизмы, предотвращающие распространённые типы атак на память, тем самым повышая безопасность разрабатываемых систем.

 Индекс TIOBE на февраль 2024 года (источник изображения: tiobe.com)

Индекс TIOBE на февраль 2024 года (источник изображения: tiobe.com)

Анализ популярности языков программирования по версии индекса TIOBE показывает, что из предложенных NSA языков C# занимает пятое место по популярности, Java — четвёртое, JavaScript — шестое, а Go — восьмое. Эти данные указывают на то, что часть рекомендуемых языков уже имеет широкое распространение и признание в профессиональном сообществе разработчиков.

Инициатива Белого дома выходит за рамки простого перечисления рекомендаций. Она включает в себя стратегический план по укреплению кибербезопасности на национальном уровне, что отражено в исполнительном приказе президента Джо Байдена (Joe Biden) от марта 2023 года. Этот документ задаёт направление для всестороннего сотрудничества между государственным сектором, технологическими компаниями и общественностью в целях разработки и внедрения безопасного ПО и аппаратных решений.

Заключение отчёта ONCD призывает к сознательному выбору языков программирования с учётом их способности обеспечивать безопасное управление памятью. Это не только техническое руководство для разработчиков, но и стратегическое направление для организаций, занимающихся разработкой критически важного ПО. Переход на использование языков программирования, гарантирующих безопасность памяти, может существенно снизить риск возникновения уязвимостей, повысить надёжность и безопасность цифровой инфраструктуры.

GitHub Copilot Enterprise стал доступен всем желающим за $39 в месяц

Платформа GitHub объявила о выходе в общий доступ услуги Copilot Enterprise, включающей функции генерации кода и консультирующего разработчиков чат-бота, для клиентов — представителей крупного бизнеса.

 Источник изображения: github.blog

Источник изображения: github.blog

Корпоративный GitHub Copilot получил интеграцию с Microsoft Bing (пока в бета-версии), и вскоре его пользователи смогут настраивать модель на основе существующей базы кода команды разработчиков. Пользователи смогут задавать вопросы чат-боту и получать на них ответы с учётом специфики организации. Многие крупные разработчики сегодня хранят документацию по продуктам в репозиториях GitHub, что помогает Copilot анализировать её с относительной лёгкостью. Администрация самой платформы GitHub хранит здесь почти все свои внутренние документы, признался гендиректор компании Томас Домке (Thomas Dohmke), и некоторые сотрудники уже начали задавать Copilot посторонние вопросы, например, о том, как уйти в отпуск.

Интеграция с Bing помогает помощнику на основе искусственного интеллекта ориентироваться в вопросах, которые могли претерпеть изменения с момента первоначального обучения модели — например, в отношении API или библиотек с открытым исходным кодом. Пока функция доступна лишь в версии Copilot Enterprise, и о её будущем для других версий в GitHub пока не говорят. Эксклюзивной для корпоративной версии останется тонкая настройка модели, которая появится в ближайшее время: клиенты смогут сами задавать набор репозиториев и настраивать модель на их основе. Это особенно актуально для разработчиков, которые пользуются не самыми популярными языками программирования или библиотеками, доступными только внутри организации.

Пока функция автоматического дополнения кода работает на базе устаревшей модели GPT 3.5 Turbo — GitHub ещё не имела возможности перевести её на GPT 4, но и существующая версия модели уже прошла несколько обновлений. И в отличие от Google администрация платформы не собирается предлагать разным клиентам разные модели в зависимости от их потребностей — всем доступны одинаковые решения.

Meta✴ выпустила улучшенный ИИ-генератор кода Code Llama — он сократил отставание от GPT-4

Meta сообщила о выпуске модели искусственного интеллекта Code Llama 70B, предназначенной для генерации программного кода — «самой крупной и наиболее эффективной».

 Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Модель Code Llama дебютировала в августе минувшего года — она бесплатна для исследовательского и коммерческого использования. Её обновлённый вариант Code Llama 70B, утверждает разработчик, может обрабатывать больше запросов, чем предыдущая версия, а значит, модель воспринимает более подробные команды пользователей и выдаёт более точные ответы. В тесте HumanEval модель Code Llama 70B показала 53 % точности — для сравнения, OpenAI GPT-3.5 демонстрирует 48,1 %, а GPT-4 удалось достичь 67 %.

Основанная на нейросети Llama 2 модель Code Llama помогает разработчикам, генерируя новый программный код и отлаживая написанные человеком строки. Прошлой осенью Meta запустила дополнительные модели Code Llama — Python и Code Llama — Instruct, предназначенные для конкретных языков программирования. Code Llama 70B обучена на 1 Тбайт программного кода и связанных с ним данных. Обновлённая модель по-прежнему бесплатна для исследовательского и коммерческого использования.

Собственные модели для генерации программного кода есть и у других крупных технологических компаний: в апреле прошлого года вышел сервис Amazon CodeWhisperer, а Microsoft на базе нейросети от OpenAI запустила GitHub Copilot.

Ушёл из жизни создатель языка Pascal Никлаус Вирт

Создатель языка программирования Pascal, швейцарский учёный Никлаус Вирт (Niklaus Wirth), ушёл из жизни 1 января 2024 года. В его честь были названы астероид 21655, а также один из законов разработки ПО.

 Никлаус Эмиль Вирт. Источник изображения: wikipedia.org

Никлаус Эмиль Вирт. Источник изображения: wikipedia.org

Никлаус Эмиль Вирт (Niklaus Emil Wirth) родился 15 февраля 1934 года в швейцарском Винтертуре — пригороде Цюриха. В 1959 году он получил степень бакалавра в Швейцарской высшей технической школе Цюриха (ETH Zürich), куда он вернулся позже, и где он провёл значительную часть своих исследований. В 1960 году он получил степень магистра в Университете Лаваля (Канада), а в 1963 году — докторскую степень в Калифорнийском университете в Беркли. В последующие четыре года он проработал доцентом кафедры информатики в Стэнфордском университете — в это время он работал над двумя своими первыми языками программирования: Euler, который вышел в 1965 году; и PL/360, опубликованным в 1968 году.

Вирта пригласили в группу разработчиков языка, который должен был прийти на смену ALGOL 60. Совместно с британским учёным сэром Тони Хоаром (Tony Hoare) он подготовил проект ALGOL-W, который был отклонён в пользу более сложного ALGOL-68. Тогда Вирт продолжил свою работу и в 1970 году выпустил менее совместимый с ALGOL собственный язык программирования под названием Pascal. После этого влияние ALGOL начало снижаться, а Pascal продолжает развитие по сей день: Delphi всё ещё продаётся; а проект Free Pascal в конце декабря выпустил обновлённую версию кроссплатформенной среды Lazarus. Сложность ALGOL-68 открыла возможности для более простых языков C и C++. В 1976 году Вирт выпустил язык Modula, на смену которому год спустя пришёл Modula-2.

Во второй половине восьмидесятых, в очередной раз вернувшись из США в Цюрих, он начал работать над проектом Oberon — очередным языком программирования и одноимённой операционной системой. Целью проекта было стремление опровергнуть тезис, ставший известным как «закон Вирта»: «Несмотря на большие скачки вперёд, аппаратное обеспечение ускоряется медленнее, чем замедляется программное». В 1999 году Вирт вышел на пенсию, а в 2000 году появилась последняя версия ОС Oberon 2.3.6. В 2013 году, незадолго до своего 80-летия, он опубликовал обновлённую версию проекта Oberon. Вирту удалось достичь своей цели: архивы ОС Oberon образца 2013 года содержали 4623 строки кода и 262 Кбайт текста.

В своей работе, в созданных им языках и инструментах Вирт призывал к разработке меньшего по размеру и более эффективного ПО. Учёного не стало, но, похоже, технологической отрасли всё ещё есть, чему у него поучиться.

Помощник программиста Google Duet AI for Developers переедет на нейросеть Gemini

Google объявила, что Duet AI for Developers, набор вспомогательных инструментов на базе ИИ для генерации кода, о котором компания рассказывала ранее в этом году, теперь общедоступен для личного и корпоративного использования. К тому же в ближайшие недели перейдёт на более мощную модель ИИ Google Gemini. Бесплатный тестовый период продлится до конца января 2024 года.

 Источник изображения: unsplash.com

Источник изображения: unsplash.com

Инструменты генерации кода, среди которых лидирует Copilot от Microsoft, были положительно оценены разработчиками. Google не осталась в стороне и предложила свой вариант набора инструментов для разработчиков на базе ИИ — Duet AI for Developers. Google заключила соглашения с 25 софтверными компаниями, среди которых Confluent, HashiCorp и MongoDB, предоставившими наборы своих данных для обучения ИИ помощи при дополнении и генерации кода.

«Я по-прежнему возглавляю команду инженеров, которые занимаются взаимоотношениями с разработчиками и всей нашей документацией, — объяснил Ричард Серотер (Richard Seroter), главный евангелист Google Cloud. — Каждый день мы видим, что работы ещё много, с программным обеспечением ещё много сложностей. Как ИИ может помочь избавиться от этого шаблона, от вещей, которые нам не нравится делать? Как сделать кодирование лучше? Это было многое из того, что мы преследовали. Как нам создать своего рода ИИ-помощника, который будет ассистировать разработчикам, при этом добавляя в процесс разработки немного Google?»

 Источник изображения: Google

Источник изображения: Google

Duet AI for Developers в настоящее время поддерживает более 20 языков, включая C, C++, Java, JavaScript и Python. Помимо обычных возможностей кодирования, он включает поддержку объединения журналов ИИ, поиска и объяснения ошибок, интегрированных, например, с облачным журналированием Google, а также Smart Actions («Интеллектуальные действия»), которые позволяют одним щелчком мыши выполнять рутинные задачи, такие как создание модульных тестов. Применять новые инструменты Google Duet AI for Developers можно при помощи интеграции в Google Cloud Console поверх популярных IDE, используемых разработчиками.

Google полагает, что эти инструменты не заменят навыки кодирования, но помогут сделать разработчиков более продуктивными. В качестве примера компания сообщила, что Turing, компания, предоставляющая технические услуги на основе искусственного интеллекта, добилась увеличения производительности на 33 % после внедрения Duet AI for Developers.

Серотер особо подчеркнул, что набор инструментов Duet AI for Developers общедоступен как продукт корпоративного уровня с контролем доступа и гарантией возмещения ущерба от Google. До конца января 2024 года Duet AI for Developers можно использовать бесплатно. После этого месячная подписка будет стоить $19 за пользователя при заключении годового контракта.

Индия станет крупнейшим центром разработки ПО в мире к 2027 году

Платформа для разработчиков GitHub опубликовала свой ежегодный отчёт Octoverse, согласно которому Индия выбилась в мировые лидеры по росту числа разработчиков программного обеспечения. Компания также рассказала о новых инструментах искусственного интеллекта.

 Источник изображений: github.blog

Источник изображений: github.blog

Сообщество разработчиков из Индии активно развивается. В ходе ежегодной конференции GitHub Universe 2023 крупнейшая в мире платформа разработчиков опубликовала доклад Octoverse, согласно которому только в 2023 году здесь появились 3,5 млн новых разработчиков из Индии, а общее их число достигло 13,2 млн. Если страна сохранит те же темпы роста, то к 2027 году обгонит США и станет крупнейшим центром разработки в мире. Влияние Индии на технологическую сферу является значительным, что видно по её вкладу в проекты с открытым исходным кодом, отметила Шаррин Напье (Sharryn Napier), вице-президент GitHub по вопросам Азиатско-Тихоокеанского региона.

Доклад GitHub показал, что число разработчиков в сегменте генеративного искусственного интеллекта за год выросло на 148 %. Помимо Индии, лидерами по числу разработчиков являются США и Германия, за которыми следуют Япония, Гонконг, Великобритания и Франция.

Администрация платформы также анонсировала выход инструмента GitHub Copilot Chat в общий доступ и рассказала о новом предложении GitHub Copilot Enterprise. GitHub Copilot Chat выйдет в декабре 2023 года — инструмент работает в диалоговом интерфейсе, позволяя при помощи команд естественным языком для ИИ-помощника обнаруживать ошибки в коде и отлаживать его. Он включён в подписки GitHub Copilot и бесплатен для студентов, преподавателей и разработчиков ПО с открытым исходным кодом. Чат Copilot работает на основе модели GPT-4 и предлагает собственные варианты кода — он ориентируется в контекстах, поясняет термины, обнаруживает уязвимости и исправляет ошибки. Чат доступен в среде JetBrains и на разных платформах. GitHub Copilot Chat также появится в веб-интерфейсе github.com и мобильном приложении GitHub.

Служба GitHub Copilot Enterprise предназначена для компаний — по цене $39 в месяц за рабочее место она предложит разработчикам помощь в создании кода, автоматизации задач и обеспечит безопасность корпоративного уровня. Она будет доступна с февраля 2024 года. Начнёт работу и партнёрская программа (Copilot Partner Program), направленная на расширение возможностей Copilot за счёт интеграции с внешними инструментами и сервисами. В 2024 году будет также запущена платформа GitHub Copilot Workspace, которая заполнит пробел между концептуализацией и разработкой — она предложит сгенерированные ИИ планы по реализации изменений.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Fallout: London на запуске останется без поддержки Fallout 4 для Epic Games Store, зато к озвучке мода присоединился реальный британский политик 56 мин.
Календарь релизов — 15–21 июля: Norland, Dungeonborne и Nobody Wants to Die 2 ч.
«TES VI и близко не будет так хороша»: художник впечатлил игроков мрачными красотами Морфала из Skyrim на Unreal Engine 5 3 ч.
Королевская почта Великобритании выпустит официальный набор марок в честь 50-летия Dungeons & Dragons 4 ч.
Microsoft «откупилась» от антимонопольного расследования Евросоюза, заключив сделку с CISPE в обход AWS и Google Cloud 5 ч.
ВТБ потратит на импортозамещение ПО 90 млрд рублей 6 ч.
В «МойОфис» встроили ИИ-ассистента GigaChat для облегчения работы с документами 8 ч.
Биткоин вырос до двухнедельного максимума после покушения на Трампа 9 ч.
Создатели ретрофутуристического триллера The Invincible по роману «Непобедимый» впервые раскрыли продажи игры 9 ч.
Alphabet в шаге от заключения крупнейшей сделки: стартап Wiz оценивается в $23 млрд 15 ч.