aiXcoder XL智能编程大模型发布：自然语言一键生成方法级代码( 二 ) 伴随AI和大数据技术在整体软件

在此之前能实现类似功能的只有由微软、OpenAI、GitHub三家联合推出的GitHubCopilot 。 aiXcoder进一步做了与Copilot的性能对比测试。

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根据aiXcoder的官方介绍，测试数据集包含了175个代码的功能描述，这些描述清晰明确、功能独立，包括Java编程中高频出现的代码例子，涵盖大部分应用场景，并为每个例子配备了自动测试程序来验证程序的正确性。结果显示， aiXcoderXL展现出了能够匹敌Copilot的代码生成能力。
瑕不掩瑜——针对问题，持续改进对于代码自动生成而言，方法级代码生成是一项艰难的任务。 aiXcoderXL给我们带来诸多惊喜的同时，测试者在试用过程中也遇到了一些错误的案例，例如：
示例1：当测试中输入“计算标准差”时，生成的代码并不是所期待的。
在这个例子中，中文描述中的“标准差”一词被理解成了“标准化” ，导致生成的代码未能满足需求。不过，如果把输入文本改成“Calculatethestandarddeviation” ，就能得到想要的输出结果。可能对这个案例而言，英文描述比中文描述更容易区分。

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示例2：测试者输入“ExtractallimagesfromaPowerPointfile.Andsavethemintoafolder”时，所生成的代码中却缺少了对PowerPoint的支持。
这里的需求是提取PowerPoint文件里的图片，但aiXcoderXL却理解成了从某个文件夹中提取图片文件。 “这体现出aiXcoderXL对于一些特殊需求的捕捉和理解还需要进一步改进”aiXcoder的技术人员反馈。

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示例3 ，当测试者输入“Returnanewimmutablecollectioncontaining…”时， aiXcoderXL生成的代码中包含了一个未定义的对象。
在这个例子中，生成的代码中包含了一个store对象，用来表示当前路径的目录，但它却是一个没有被定义的对象。
在具体使用场景中，以上问题都有可能遇到。 aiXcoderCTO郝逸洋表示，将在后续的训练过程中进行调整，帮助模型更快“成长” 。

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降本增效，重新定义编程领域延续以往版本的优势， aiXcoderXL仍支持企业私有化部署。 “私有”的云端环境可充分保护企业的代码知识产权，满足企业特定场景的智能开发需求，帮助企业降低开发成本、提升质效。对开发者而言，有了aiXcoder智能开发工具的辅助，将大大提高写代码的效率、减少编程错误，让开发者从繁重的重复性编码劳动中解放出来，投入到更具创造性的工作中。目前，在aiXcoder官方网站上，提供了aiXcoderXL模型的测试页面，可供开发者们在线体验。
还会有aiXcoderXXL吗？我们距离自动化编程有多远？“会有。 ”aiXcoder联合创始人刘洋表示， “大家也许已经看到， aiXcoder本系列的版本标号，采用了类似服装号码的标记。从L版到XL版，再到XXL版，是一个逐步演化的过程。这不仅体现了模型规模的变化，也体现了模型能力的逐步提升。在不久之后，大家将会看到能力更加强大的aiXcoderXXL 。 ”
距离自动编程还有多远？人类程序员会被机器取代吗？这是一个经常被大家讨论的话题。刘洋表示， “人类的创造潜能是无限的， aiXcoder当前的工作目标是要帮助开发者，尽可能减少开发者的工作负担，让人们有更多的精力投入到更加富有创造性的工作中。这正如aiXcoder的Slogan一样——把更多的编程工作交给aiXcoder ，把更多的创造潜能留给人类！”