GitHub Copilot, инструмент на базе ИИ для помощи в разработке программного обеспечения, отказался от использования исключительно ИИ-моделей OpenAI и переходит к мультимодельному подходу. В ближайшие недели GitHub добавит поддержку Claude 3.5 Sonnet компании Anthropic, позднее будет интегрирован Google Gemini 1.5 Pro, что даст разработчикам широкий выбор из ИИ-моделей, оптимизированных под различные задачи и языки программирования.

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Источник изображения: GitHub

Помимо ИИ-моделей Anthropic и Google, GitHub также добавит в Copilot новые модели OpenAI, включая «думающий» GPT o1-preview и o1-mini, разработанные для более сложных вычислительных задач. Благодаря расширению поддержки различных ИИ пользователи смогут переключаться между ИИ-моделями в ходе одного сеанса, что позволит им гибко настраивать Copilot под свои нужды. Это также даст организациям возможность управлять доступными ИИ-моделями для команд разработчиков, предлагая оптимальные решения для выполнения специфических задач.

Мультимодельный подход GitHub Copilot подчёркивает, что универсальной ИИ-модели, способной решать все задачи, не существует: различные языки программирования и специфические требования разработчиков требуют гибкости и возможности выбора. Как отметил генеральный директор GitHub Томас Домке (Thomas Dohmke), следующая эра генерации кода на основе ИИ будет определяться не только мультимодельной функциональностью, но и возможностью выбора ИИ-моделей. Первыми доступ к мультимоделям получат веб-версия Copilot и Visual Studio Code.

GitHub также анонсировал дополнительные обновления Copilot, включая возможность редактирования нескольких файлов одновременно и расширение функциональности Visual Studio Code. В будущем Copilot получит поддержку Xcode, что сделает его ещё более гибким и универсальным инструментом для разработки, оптимизируя рабочие процессы и облегчая управление проектами на базе различных платформ.

Одновременно с обновлениями Copilot GitHub представил Spark — инструмент для разработки приложений на основе естественного языка. В отличие от традиционных средств разработки, Spark ориентирован на пользователей без навыков программирования, которые смогут создавать приложения, используя текстовые запросы, а разработчики получат возможность их точной настройки. Spark также поддерживает мультимодельный подход и работает с ИИ-моделями компаний OpenAI, Google и Anthropic. Однако на данный момент инструмент доступен лишь ограниченному числу пользователей в рамках раннего тестирования, а все заинтересованные могут записаться в список ожидания.

Переход GitHub на мультимодельный подход вызывает интерес и в отношении Microsoft Copilot — другого мощного ИИ-инструмента, созданного на основе разработок OpenAI и используемого в продуктах компании Microsoft. GitHub, купленный Microsoft в 2018 году, по сей день сохраняет независимость, что и делает возможным переход GitHub Copilot к мультимодельному подходу. Однако остаётся вопрос, будет ли Microsoft адаптировать мультимодельный подход для своих продуктов, ориентированных на более широкую аудиторию, поскольку спрос на мультимодели в корпоративной и пользовательской сферах отличается от спроса в сфере разработки.

Инвестиции в помощников по программированию на базе ИИ достигли почти $1 млрд с начала прошлого года. Microsoft, Amazon и Google включились в гонку за лидерство в этом сегменте, внедряя технологию в свои продукты, что уже приносит значительную прибыль как компаниям, так и разработчикам. Более того, в Microsoft заявили, что скоро перестанут нанимать программистов, которые не используют ИИ-помощников.

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Источник изображения: Copilot

Компании, разрабатывающие ИИ-ассистентов для программирования, такие как Replit, Anysphere, Magic, Augment, Supermaven и Poolside AI, привлекли $433 млн только в этом году, что в совокупности с инвестициями прошлого года составляет почти $1 млрд. Стремление вкладывать деньги в ИИ-помощников для программирования указывает на то, что кодинг может стать первой областью, которая существенно трансформируется под влиянием последней волны технологий ИИ.

«Сегодня программная инженерия и программирование — это номер один среди областей, на которые влияет ИИ, — заявил Хади Партови (Hadi Partovi), генеральный директор некоммерческой образовательной организации Code.org, давний инвестор проектов Кремниевой долины и советник Airbnb, Uber, Dropbox и Facebook✴✴. — На сегодняшний день программирование без ИИ немного похоже на письмо без текстового редактора».

Интересно, что растущая уверенность в преимуществах ИИ-кодирования контрастирует с вопросами некоторых инвесторов об экономической выгоде генеративного ИИ и вероятной окупаемости прогнозируемых триллионных инвестиций в крупнейшие технологические компании (Big Tech) в вычислительную инфраструктуру для поддержки этой технологии в ближайшие годы. Но в то время как некоторые инвесторы сомневаются в экономической выгоде ИИ и рентабельности инвестиций Big Tech в его инфраструктуру, в Кремниевой долине наоборот растёт уверенность.

Ханна Сил (Hannah Seal), партнёр Index Ventures, которая инвестировала в стартап Augment, сказала, что «гораздо проще монетизировать ИИ, если вы можете встроить свой продукт в существующий рабочий процесс и сделать все преимущества мгновенно видимыми». Для неё вопросы монетизации ИИ-инструментов заключаются в следующем: «Каково время получения прибыли и насколько эта прибыль значима?». При этом она отмечает, что с ИИ-помощниками по кодированию таких вопросов уже не возникает.

Энтузиазм в отношении ИИ побудил стартапы и технологических гигантов Microsoft, Amazon, Meta✴✴ и Google бороться за доминирование в переполненном секторе, создавая ИИ-помощников и агентов, которые могут писать и редактировать программный код. Более того, руководитель совета директоров Code.org, в который входят Дэвид Тредвелл (David Treadwell), глава электронной коммерции Amazon, и Кевин Скотт (Kevin Scott), технический директор Microsoft, недавно сказал Партови, что их компания к концу года прекратит нанимать людей, которые программируют без использования ИИ.

Напомним, GitHub, пионер в области ИИ-кодирования, стал одним из первых, кто интегрировал большие языковые модели (LLM) в свои продукты. «Когда мы начали использовать GPT-3, мы быстро поняли, что он очень хорошо пишет код, и решили создать на его основе GitHub Copilot», — заявил Томас Дохмке (Thomas Dohmke), генеральный директор GitHub. GitHub Copilot, был запущен в 2022 году и уже насчитывает почти 2 млн платных подписчиков и, как утверждает Дохмке, он пишет код гораздо лучше, чем средний разработчик.

Источник изображения: GitHub

Доход GitHub, по состоянию на апрель, увеличился на 45 % по сравнению с прошлым годом, и по словам генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы (Satya Nadella), годовой доход GitHub на начало этого месяца составил $2 млрд. «Copilot стал причиной более чем 40-% роста доходов GitHub в этом году и уже превышает по размеру весь бизнес GitHub с момента его приобретения», — отметил Наделла.

Тем не менее, IT-отделы крупных компаний всё ещё имеют некоторые опасения по поводу безопасности использования автоматизированных инструментов программирования для создания кода, готового к производству. Дохмке подчеркнул, что пока не следует ожидать внедрения сгенерированного искусственным интеллектом кода без ручного тестирования.

Компания GitHub представила инструмент на базе искусственного интеллекта Copilot Autofix для помощи программистам в быстром устранении ошибок в коде, которые впоследствии могут стать одной из главных причин нарушений безопасности всего проекта.

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Источник изображения: Copilot

Copilot Autofix анализирует дефекты, обнаруженные в запросах на внесение изменений, предоставляет объяснения и предлагает исправления. Разработчики могут с лёгкостью отклонить, скорректировать или принять предложения ИИ-бота. При этом инструмент способен обрабатывать широкий спектр уязвимостей, включая SQL-инъекции и межсайтовый скриптинг (XSS), помогая устранять в коде как новые, так и существующие погрешности, поясняет ресурс TechSpot.

Источник изображения: TechSpot/GitHub

Как отмечается в пресс-релизе GitHub, «разработка программного обеспечения движется с головокружительной скоростью, и разработчики постоянно выпускают новые проекты и дорабатывают старые. Однако, несмотря на все их усилия, уязвимости безопасности всё же попадают в рабочий код, причиняя много неприятностей».

Хотя инструменты сканирования могут обнаружить недостатки, их исправление требует специальных знаний и значительного времени. Другими словами, проблема не всегда заключается в выявлении уязвимостей, а в необходимости их быстрого устранения. Во время публичной бета-версии ранее в этом году GitHub обнаружил, что разработчики решали проблемы безопасности более чем в три раза быстрее с помощью Copilot Autofix по сравнению с ручным исправлением.

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.

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

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.