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

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✴ 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

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.

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 (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.

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

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

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.

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

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.

Компания Meta✴ выпустила инструмент под названием Code Llama — он основан на большой языковой ИИ-модели Llama 2 и предназначается для генерации программного кода, а также отладки кода, написанного человеком. Продукт издаётся под той же лицензией: он бесплатен для использования в исследовательских и коммерческих целях.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Code Llama генерирует код по описанию, а также завершает и отлаживает его при указании на определённую строку. В дополнение к базовой модели Code Llama выпустила две дополнительных: одну специализированную Code Llama-Python и вторую Code Llama-Instrct, которая воспринимает команды естественным языком. Модели взаимозаменяемыми не являются — базовую Code Llama и Code Llama-Python разработчик не рекомендует использовать для управления на естественном языке.

В Meta✴ заявили, что Code Llama демонстрирует лучшие результаты в сравнении с общедоступными большими языковыми моделями — это подтверждают тесты производительности, хотя компания не уточнила, какие платформы участвовали в тестировании. В тесте HumanEval система набрала 53,7 % и смогла точно написать код на основе текстового описания. Разработчик выпустит три варианта Code Llama, меньший из которых можно будет запустить на системе с одним графическим процессором.

Аналогичные продукты уже есть у конкурентов Meta✴: на основе OpenAI GPT-4 был запущен инструмент GitHub Copilot, у AWS есть CodeWhisperer, а Google разработала AlphaCode, но пока не выпустила его. На владеющую платформой GitHub компанию Microsoft уже подали в суд, обвинив её в том, что Copilot нарушает авторское право, поскольку воспроизводит чужой код.

Microsoft добавила поддержку языка программирования Python в Excel. Сегодня стала доступна предварительная версия этой функции, которая позволяет пользователям табличного процессора управлять данными и анализировать их с помощью инструкций Python и Power Query, надстройки Excel, обеспечивающей обнаружение, доступ и совместное использование данных для бизнес-аналитики.

Источник изображения: unsplash.com

«Вы можете исследовать данные в Excel с помощью библиотек Python, а затем использовать формулы, диаграммы и сводные таблицы для дальнейшего уточнения своих идей, — пояснил генеральный менеджер отдела современной работы Microsoft Стефан Киннестранд (Stefan Kinnestrand). — Теперь вы можете выполнять расширенный анализ данных в знакомой среде Excel, получая доступ к Python прямо из интерфейса Excel».

Microsoft также добавила новую функцию PY, которая позволяет отображать данные Python в ячейках электронной таблицы Excel. Благодаря партнёрству с Anaconda, корпоративным репозиторием Python, популярные библиотеки Python, такие как Pandas, Statsmodels, Seaborn и Matplotlib, будут доступны в Excel. Расчёты Python выполняются в Microsoft Cloud, а результаты возвращаются в таблицу Excel. Пользователи Excel смогут создавать формулы, сводные таблицы и диаграммы на основе данных Python для визуализации тепловых карт, роевых диаграмм и скрипичных графиков.

Источник изображения: Microsoft

«Я рад, что интеграция Python и Excel увидела свет, — говорит создатель Python, а ныне заслуженный инженер Microsoft Гвидо Ван Россум (Guido van Rossum), — Я ожидаю, что оба сообщества найдут новые интересные применения в этом сотрудничестве, расширив возможности каждого партнёра. Когда я присоединился к Microsoft три года назад, я и представить себе не мог, что такое возможно».

В настоящий момент Python в Excel развёртывается в качестве общедоступной версии для участников программы предварительной оценки Microsoft 365 в бета-канале. Сначала он будет ограничен Windows, а затем станет доступен для других платформ.

Опрос разработчиков, проведённый сайтом вопросов и ответов о программировании Stack Overflow, показал, что инструменты на базе искусственного интеллекта становятся обычным явлением в отрасли, хотя программисты по-прежнему скептически относятся к их точности.

Источник изображения: pixabay

Результаты опроса показали, что 77 % респондентов положительно относятся к использованию ИИ в своём рабочем процессе, а 70 % уже используют или планируют использовать инструменты для программирования с помощью ИИ в этом году. Респонденты отметили такие преимущества, как повышение производительности (33 %) и ускорение обучения (25 %), но при этом заявили, что с опаской относятся к точности этих систем. Только 3 % респондентов заявили, что они «полностью доверяют» инструментам ИИ, а 39 % заявили, что они «частично доверяют» им. Ещё 31 % выбрали ответ «не определился», а остальные отметили «отношусь настороженно» (22 %) или «совсем не доверяю» (5 %).

По данным Stack Overflow, в ежегодном опросе приняли участие 90 тыс. респондентов из 185 стран. Другие основные моменты, касающиеся использования ИИ, включают:

• ChatGPT — самый популярный инструмент поиска с использованием ИИ, которым пользуются 83 % респондентов, далее следуют Bing (20 %), WolframAlpha (13 %) и Google Bard (10 %);
• GitHub Copilot — самый популярный инструмент для поиска среди разработчиков, которым пользуются 55 % респондентов, за ним следуют Tabnine (13 %) и AWS CodeWhisperer (5 %);
• респонденты из Индии, Бразилии и Польши чаще используют инструменты искусственного интеллекта, чем разработчики из США, Великобритании и Германии;
• респонденты, которые ещё учатся программированию, чаще используют инструменты ИИ, чем те, кто назвал себя «профессиональным разработчиком» (82 % против 70 %).

Сейчас Stack Overflow пытается решить, как остановить контент, созданный ИИ, от загрязнения собственной базы знаний, созданной сообществом. В декабре прошлого года компания временно запретила подсказки для программистов, созданные ИИ, но в мае, по сути, отменила это решение.

На мероприятии Google I/O компания представила набор основанных на алгоритмах искусственного интеллекта инструментов помощи программисту, в том числе чат-бот, выступающий прямым конкурентом GitHub Copilot — он ассистирует в написании кода и работе с облачными сервисами Google.

Источник изображения: Alex Dudar / unsplash.com

В основе всех этих инструментов, предлагающих автоматическое дополнение и генерацию кода, лежит нейросеть Codey, которая, в свою очередь, базируется на большой языковой модели Google PaLM 2. Компания обучила Codey на большом объёме исходного кода, лицензия которого позволяет использовать его в этих целях, а также на коде собственных продуктов Google. Проект получил интеграцию с экосистемой сервисов компании: она постоянно обучается на коде её проектов, и хотя первичным для неё является контекст Google Cloud, предлагаемый код не ограничивается этим направлением: поддерживаются языки Go, Java, JavaScript, Python и SQL, а начать работу с новыми инструментами можно будет, установив расширения для сред Visual Studio Code, IDE JetBrains и Google Shell.

К сожалению, пока доступ к новым инструментам есть только у небольшого числа клиентов компании — вероятно, более подробно о своих планах она расскажет на мероприятии Google Cloud Next. В перспективе компания собирается использовать эти ИИ-модели, чтобы помочь разработчикам управлять услугами в Google Cloud, включая развёртывание и масштабирование приложений — изучить все возможности инфраструктуры было бы затруднительно, ведь в её документации уже более миллиона страниц. Наконец, сообщили в компании, Google решила избавить клиентов от выполнения рутинных задач, чтобы освободить время для чего-то более творческого.

Google рассказала, что одной из главных тем среди поисковых запросов является сфера программирования, поэтому основанный на ИИ чат-бот Bard получил возможность генерировать, отлаживать и объяснять принципы работы кода.

Источник изображения: Google

Bard поддерживает 20 языков программирования, включая C++, Java, JavaScript и Python. Система имеет интеграцию с другими продуктами Google, а значит, поддерживается экспорт кода в среду Colab для программирования на Python, кроме того, система может помочь в написании функций для Google Таблиц.

Помимо генерации кода, Bard может давать пояснения к его фрагментам — это пригодится для тех, кто только начал изучать программирование. Таким пользователям система покажет, почему тот или иной фрагмент выдаёт определённый результат. Кроме того, можно отладить код, который работает не вполне так, как хотелось бы.

В Google допускают, что пока Bard может выдать код, который не дат ожидаемого результата или окажется неполным, поэтому рекомендуется проверять и тестировать ответы. При желании он может отладить и собственное творение, если указать ему, что оно не работает. А более опытные программисты могут обратиться к системе с просьбой оптимизировать код, сделав его быстрее или эффективнее.

Amazon сделала бесплатным доступ к ИИ-платформе CodeWhisperer, предлагающей помощь в написании программного кода — аналогичный продукт от её конкурента Microsoft обходится в $10 за месяц. Желающим воспользоваться CodeWhisperer достаточно пройти регистрацию.

Источник изображения: Gerd Altmann / pixabay.com

Amazon представила предварительную версию CodeWhisperer в прошлом году — уже тогда она поддерживалась средами разработки вроде Visual Studio Code и создавала код по текстовому описанию. Первоначально платформа была доступной только для клиентов Amazon Web Services, теперь же ей может бесплатно воспользоваться любой желающий.

CodeWhisperer анализирует код, выявляя в нём уязвимости и предлагая варианты для исправления ошибок. Система поддерживает наиболее популярные языки, в том числе Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, C, C++, Shell-скрпты, а также SQL и Scala.

Принадлежащая Microsoft платформа GitHub опередила Amazon, выпустив инструмент Copilot — он аналогичным образом генерирует и предлагает код программисту, но бесплатно им пользоваться могут только студенты и разработчики популярных проектов Open Source. Остальным приходится платить $10 в месяц или $100 в год. У Google тоже есть свой аналог под названием AlphaCode, но он пока находится на стадии тестирования.

Разработчик с псевдонимом BioBootloader представил скрипты «Росомаха» (Wolverine), которые выявляют причины неработоспособности программ и исправляют ошибки с привлечением большой языковой модели GPT-4. «Росомаха» трудится до тех пор, пока программа не начнёт работать. Каждая найденная ошибка сопровождается пояснением, почему её нужно исправить. Пока это наглядный пример возможностей машинного обучения, но перспективы бесконечны.

Источник изображения: Pixabay

Каждому программисту известно, что обычно проще написать что-то своё, даже с нуля, чем исправлять чужое или выискивать ошибки. Подключить искусственный интеллект к поиску ошибок в программах — это сильнее, чем научить его писать программы. Фактически программы можно будет наделять возможностью к «самовосстановлению» подобно герою комиксов Marvel, в честь которого и назвали этот проект.

Представленный BioBootloader скрипт, который доступен на GitHub, помогает искать ошибки в программах на Python. Но этот же подход можно реализовать для поиска ошибок в программах, написанных на других языках. Для практического использования «Росомахи» необходим ключ OpenAI API для моделей GPT-3.5 или GPT-4, за использование которых взимается плата. Сейчас API GPT 3.5 открыт для всех, у кого есть учетная запись OpenAI, хотя доступ к GPT-4 пока ограничен.

«Он [скрипт] запускает его [код], видит сбой, но затем идёт и разговаривает с GPT-4, чтобы попытаться выяснить, как это исправить, — рассказал разработчик. — GPT-4 возвращает объяснение ошибок программы, показывает изменения, которые он пытается внести, а затем снова запускает программу. Увидев новые ошибки, GPT-4 снова исправляет код, после чего он запускается правильно. В итоге исходный файл Python содержит изменения, добавленные GPT-4».

Принадлежащая Microsoft платформа GitHub представила обновлённую версию ассистента Copilot X, предназначенную для оказания расширенной помощи программисту — теперь здесь есть функция чат-бота и голосовой ввод.

Источник изображения: github.blog

Программист может обращаться к Copilot X в случае затруднений, без необходимости просить помощи на профильных ресурсах — система подсказывает, как выполнять те или иные задачи при написании кода. Глава GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke) привёл пример: Copilot X рассказала, как можно написать игру «Змейка» на Python. В окне чата система подсказывает, для чего предназначены те или иные фрагменты кода, предлагает способы его тестирования и исправления ошибок.

GitHub впервые рассказала о Copilot в 2021 году, а вышла платформа лишь в следующем году. Тогда это был инструмент, автоматически дописывающий отдельные строки кода, и он обрёл популярность среди сотни тысяч разработчиков. Сегодня название системы распространилось на широкий спектр прочих продуктов Microsoft от офисных программ до компонентов безопасности.

В новой версии ассистент программиста получил поддержку последней версии языковой модели GPT-4, однако она потребовалась не для всех компонентов: GitHub хочет использовать разные модели для разных задач. Функция автозавершения строки останется на предыдущей версии, потому что для её работы больше важна скорость, чем точность. А возможности GPT-4 нашли применение в новом чат-боте, где они более уместны. Для подключения Copilot X программистам придётся зарегистрироваться в списке ожидания — общедоступным инструмент пока не стал.

Энтузиаст по имени Андреас Эриксен (Andreas Eriksen) собрал «устройство в формфакторе ноутбука», способное, по его собственным оценкам, проработать два года без подзарядки. Компьютер PotatoP сочетает компоненты с чрезвычайно низким потреблением энергии, аккумулятор на 12 000 мА·ч и небольшую солнечную панель.

Источник изображений: hackaday.io

Создателя PotatoP всегда раздражало, что его ноутбук разряжается слишком быстро, а для «небольших проектов по программированию», в которых он применяется, мощные компоненты не требуются. Для стоящих перед Андреасом задач нужен компьютер с чрезвычайно низким энергопотреблением, чётким экраном, а также удобной клавиатурой.

В качестве «материнской платы» используется платформа SparkFun RedBoard Artemis ATP на базе SoC Ambiq Apollo3 — она «устанавливает новый стандарт энергоэффективности для устройств с питанием от батареи». Её процессор Arm Cortex-M4F работает на тактовой частоте до 96 МГц, потребляя менее 6 мкА на 1 МГц. Объем оперативной памяти составляет 384 Кбайт, накопитель имеет ёмкость 1 Мбайт, кроме того, здесь есть широкий набор интерфейсов и портов для подключения внешних устройств.

Дополнительным залогом успеха PotatoP стал Sharp Memory in Pixel LS044Q7DH01 — монохромный дисплей с разрешением 320 × 240 пикселей и диагональю 4,4 дюйма. Автор проекта говорит, что не отказался бы от более крупной версии экрана, если он окажется таким же экономным — здесь нет подсветки, но это не мешает читаемости. Наконец, господин Эриксен не пожалел недешёвой профессиональной клавиатуры Happy Hacking Keyboard Lite 2.

Программист работает в среде Lisp (uLisp), и, по его мнению, он смог создать для себя максимально комфортные условия. Останавливаться на достигнутом автор не хочет — он оптимизирует систему для дальнейшего снижения энергопотребления и подумывает об установке дополнительных солнечных батарей, чтобы продлить время автономной работы своего «ноутбука» PotatoP до бесконечности.

Принадлежащая Microsoft компания GitHub объявила, что Copilot for Business, корпоративная версии ИИ-помощника по написанию программного кода, стала общедоступной за $19 в месяц. По сравнению со стандартной Copilot, версия для корпоративного использования предложит ряд дополнительных функций.

Источник изображения: fancycrave1 / pixabay.com

«Это фактически завершает нашу историю о Copilot версии 1. Мы объявили о запуске программы предварительной оценки в июне 2021 года. Кажется, что это было много лет назад. Прошлым летом появилась общедоступная версия. Теперь мы готовы развернуть его для организаций, компаний, команд, предприятий — практически для всех. Фактически, у нас уже есть более 400 организаций, которые используют Copilot for Business на момент запуска, и мы видим огромный интерес», — прокомментировал данный вопрос генеральный директор GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke).

В дополнение к этому разработчики объявили, что Copilot получил поддержку соединения через прокси, в том числе с самоподписанными сертификатами. Также было объявлено, что Copilot теперь работает на улучшенной ИИ-модели от Open AI. По мере развития ИИ-помощника он получает новые возможности. Одной из них стала функция «заполнение середины», когда алгоритм не просто завершает строку кода, но также может добавить код в её середину. Для этого Copilot потребуется изучить не только код, над которым идёт работа, но также связанные с ним другие файлы, с которыми осуществляется взаимодействие.

Источник изображения: GitHub

В последнем обновлении Copilot получил возможность обнаружения распространённых уязвимостей в программном коде, который ИИ-помощник предлагает пользователю. В случае обнаружения небезопасных вариантов Copilot предложит добавить более надёжный код. Разработчики продолжают работать над повышением скорости обработки запросов, поступающих в Copilot. В GitHub ожидают, что в скором времени Copilot сможет генерировать до 80 % кода разработчика. На данный момент возможности алгоритма ограничены примерно 46 % кода для всех языков программирования и 61 % — для Java.