跳转到主要内容

标签(标签)

资源精选(342) Go开发(108) Go语言(103) Go(99) angular(82) LLM(75) 大语言模型(63) 人工智能(53) 前端开发(50) LangChain(43) golang(43) 机器学习(39) Go工程师(38) Go程序员(38) Go开发者(36) React(33) Go基础(29) Python(24) Vue(22) Web开发(20) Web技术(19) 精选资源(19) 深度学习(19) Java(18) ChatGTP(17) Cookie(16) android(16) 前端框架(13) JavaScript(13) Next.js(12) 安卓(11) 聊天机器人(10) typescript(10) 资料精选(10) NLP(10) 第三方Cookie(9) Redwoodjs(9) LLMOps(9) Go语言中级开发(9) 自然语言处理(9) PostgreSQL(9) 区块链(9) mlops(9) 安全(9) 全栈开发(8) ChatGPT(8) OpenAI(8) Linux(8) AI(8) GraphQL(8) iOS(8) 软件架构(7) Go语言高级开发(7) AWS(7) C++(7) 数据科学(7) whisper(6) Prisma(6) 隐私保护(6) RAG(6) JSON(6) DevOps(6) 数据可视化(6) wasm(6) 计算机视觉(6) 算法(6) Rust(6) 微服务(6) 隐私沙盒(5) FedCM(5) 语音识别(5) Angular开发(5) 快速应用开发(5) 提示工程(5) Agent(5) LLaMA(5) 低代码开发(5) Go测试(5) gorm(5) REST API(5) 推荐系统(5) WebAssembly(5) GameDev(5) CMS(5) CSS(5) machine-learning(5) 机器人(5) 游戏开发(5) Blockchain(5) Web安全(5) Kotlin(5) 低代码平台(5) 机器学习资源(5) Go资源(5) Nodejs(5) PHP(5) Swift(5) 智能体(4) devin(4) Blitz(4) javascript框架(4) Redwood(4) GDPR(4) 生成式人工智能(4) Angular16(4) Alpaca(4) 编程语言(4) SAML(4) JWT(4) JSON处理(4) Go并发(4) kafka(4) 移动开发(4) 移动应用(4) security(4) 隐私(4) spring-boot(4) 物联网(4) nextjs(4) 网络安全(4) API(4) Ruby(4) 信息安全(4) flutter(4) 专家智能体(3) Chrome(3) CHIPS(3) 3PC(3) SSE(3) 人工智能软件工程师(3) LLM Agent(3) Remix(3) Ubuntu(3) GPT4All(3) 软件开发(3) 问答系统(3) 开发工具(3) 最佳实践(3) RxJS(3) SSR(3) Node.js(3) Dolly(3) 移动应用开发(3) 低代码(3) IAM(3) Web框架(3) CORS(3) 基准测试(3) Go语言数据库开发(3) Oauth2(3) 并发(3) 主题(3) Theme(3) earth(3) nginx(3) 软件工程(3) azure(3) keycloak(3) 生产力工具(3) gpt3(3) 工作流(3) C(3) jupyter(3) 认证(3) prometheus(3) GAN(3) Spring(3) 逆向工程(3) 应用安全(3) Docker(3) Django(3) R(3) .NET(3) 大数据(3) Hacking(3) 渗透测试(3) C++资源(3) Mac(3) 微信小程序(3) Python资源(3) JHipster(3) 大型语言模型(2) 语言模型(2) 可穿戴设备(2) JDK(2) SQL(2) Apache(2) Hashicorp Vault(2) Spring Cloud Vault(2) Go语言Web开发(2) Go测试工程师(2) WebSocket(2) 容器化(2) AES(2) 加密(2) 输入验证(2) ORM(2) Fiber(2) Postgres(2) Gorilla Mux(2) Go数据库开发(2) 模块(2) 泛型(2) 指针(2) HTTP(2) PostgreSQL开发(2) Vault(2) K8s(2) Spring boot(2) R语言(2) 深度学习资源(2) 半监督学习(2) semi-supervised-learning(2) architecture(2) 普罗米修斯(2) 嵌入模型(2) productivity(2) 编码(2) Qt(2) 前端(2) Rust语言(2) NeRF(2) 神经辐射场(2) 元宇宙(2) CPP(2) 数据分析(2) spark(2) 流处理(2) Ionic(2) 人体姿势估计(2) human-pose-estimation(2) 视频处理(2) deep-learning(2) kotlin语言(2) kotlin开发(2) burp(2) Chatbot(2) npm(2) quantum(2) OCR(2) 游戏(2) game(2) 内容管理系统(2) MySQL(2) python-books(2) pentest(2) opengl(2) IDE(2) 漏洞赏金(2) Web(2) 知识图谱(2) PyTorch(2) 数据库(2) reverse-engineering(2) 数据工程(2) swift开发(2) rest(2) robotics(2) ios-animation(2) 知识蒸馏(2) 安卓开发(2) nestjs(2) solidity(2) 爬虫(2) 面试(2) 容器(2) C++精选(2) 人工智能资源(2) Machine Learning(2) 备忘单(2) 编程书籍(2) angular资源(2) 速查表(2) cheatsheets(2) SecOps(2) mlops资源(2) R资源(2) DDD(2) 架构设计模式(2) 量化(2) Hacking资源(2) 强化学习(2) flask(2) 设计(2) 性能(2) Sysadmin(2) 系统管理员(2) Java资源(2) 机器学习精选(2) android资源(2) android-UI(2) Mac资源(2) iOS资源(2) Vue资源(2) flutter资源(2) JavaScript精选(2) JavaScript资源(2) Rust开发(2) deeplearning(2) RAD(2)

category

探索开创性的人工智能软件工程师Devin,旨在通过与人类的合作彻底改变软件开发。探索Devin的能力、起源、影响和未来前景。


Devin不仅仅是一个程序;这是一种突破性的人工智能,可以充当软件工程师,能够编码、调试,甚至开发应用程序和网站。Devin由Cognition创建,Scott Wu领导,代表着人工智能在软件开发中的作用发生了重大飞跃。它旨在与人类一起工作,提高生产力,而不是取代工作。凭借学习和适应的能力,Devin正在重塑处理软件工程任务的方式,有望在未来实现人工智能和人类更紧密的合作。下面我们来快速了解一下Devin带来了什么:

  1. 人工智能作为软件工程师:Devin可以用多种编程语言自主处理编码、测试和部署。
  2. 学习和适应:它从每个项目中学习,随着时间的推移提高其效率和能力。
  3. 与人类合作:旨在协助而非取代人类工程师,提高团队生产力。
  4. 真实世界应用程序:从网站创建到应用程序开发和软件测试,Devin已经在实际项目中展示了其潜力。

这篇介绍不仅强调了Devin的能力,还强调了它在未来软件工程中的作用,重点是人工智能和人类之间的合作,以提高生产力和创新。


起源与创造者


Devin背后的公司Cognition由一个叫Scott Wu的人领导。他们专注于让人工智能变得更智能,尤其是在解决问题方面。对于Devin,他们的目标是拥有一个可以与真正的工程师合作的人工智能“伙伴”。Devin可以处理日常事务,这可以让工程师解决更大、更棘手的问题。


人工智能在软件工程中的简史


人工智能在编码领域已经存在了很长一段时间,但在一些小方面:

  • 编码程序中的工具(IDE)使用人工智能来猜测你接下来要键入什么。
  • 有些程序会自动检查代码中的错误或样式问题。
  • 有一些人工智能工具可以在你编码时与你聊天,提供建议。

Devin是一个很大的进步。这是第一个能够完全独立完成编码任务的人工智能。在Devin之前,人工智能工具更像是助手,一次专注于一件事。Devin能够理解重大任务并独立处理。

Devin的能力


Devin就像一个超级聪明的机器人,知道如何编码。它旨在帮助构建和改进软件,这对制作应用程序和网站的人来说是一件大事。


编码、测试和部署

 

  • 编码:Devin可以用许多计算机语言编写,如Python和JavaScript。只要了解你的需求,它就可以制作各种各样的东西,比如网站、应用程序等等。
  • 测试:它检查自己的工作是否有错误,以确保一切顺利运行,并完成它应该做的事情。
  • 部署:制作完成后,Devin可以在互联网上或任何需要的地方进行设置,确保它对每个人都有效。
  • 适应和学习:随着时间的推移,Devin会变得更好。它学习新的技术,掌握新的技能,并利用它们来应对新的挑战。

高级功能

 

  • 规划和推理:Devin可以弄清楚如何构建复杂的软件,在开始编码之前将大项目分解为小任务。它思考问题以找到最佳解决方案。
  • 回忆上下文:它能记住项目的重要细节,比如目标是什么,要使用什么工具,这样就不会混淆。
  • 自我纠正:随着Devin的工作越来越多,它学会了如何把事情做得更好,并可以自己更新工作方式。
  • 训练人工智能模型:Devin还可以训练迷你机器人的大脑在项目中完成特定任务,比如做出预测或推荐。

Devin的目标是通过做大量繁重的工作,让软件工程师的工作变得更容易,同时还能很好地与人类合作。

Devin的工作原理


Devin很聪明。它使用一些最新的人工智能技术来找出你需要什么,计划如何做到这一点,编写代码,甚至修复自己的错误。


算法和知识库

把Devin想象成脑子里有一个巨大的图书馆。它知道很多关于不同编程语言、如何构建软件以及完成任务的最佳方法。当你要求Devin做某事时,它会使用这个库来理解你的请求。首先,Devin把你提出的问题分解成它能理解的更小的部分。然后,它会深入到自己的库中,找到解决您请求的最佳方法。它考虑的问题包括工作需要多快,项目有多大,以及如何使一切顺利运行。计划完成后,Devin开始编写代码。它知道Python和JavaScript等语言,能够找出将所有内容组合在一起的最佳方法。Devin还检查了它的工作,以确保一切都有意义。随着Devin在更多的项目中工作,它会学习并变得更好。这意味着它可以应对新的挑战,并跟上最新的技术。

与团队的集成


Devin不仅仅是一个人工作;这是团队的一部分。它可以与人类工程师交谈,向他们更新它正在做的事情,并获得他们的反馈。Devin做一些日常工作,比如写基本代码和检查错误。这让人类工程师能够专注于更棘手的问题。通过合作,他们可以更快、更具创造性地构建事物。Devin也从与团队合作中学习。通过了解团队的风格和偏好,它会变得更好。随着时间的推移,这种学习使德文成为一名更好的团队成员。简言之,Devin就像一个非常乐于助人的机器人,对编码非常了解。它与人类工程师合作,完成繁重的工作,以便他们能够专注于解决大问题。他们一起组成了一个伟大的团队,突破了技术领域的极限。


真实世界的影响


Devin旨在与工程师合作,帮助他们更好地完成工作,而不是夺走他们的工作。到目前为止,它在解决软件问题和帮助实际项目方面做得很好。


性能指标


在测试中,Devin成功地解决了每100个软件问题中的14个。这是一件大事,因为旧的人工智能模型只能解决大约百分之二的问题。这些测试表明Devin非常擅长:

  • 查找和修复代码中的错误
  • 指出代码设置中的错误
  • 提供改进代码的方法

随着Devin的学习越来越多,它有望在这些方面做得更好。


使用案例


Devin已经被投入到真实的项目中,比如Upwork等自由职业网站。以下是人们使用Devin的一些方式:

  • 网站创建:Devin为客户制作了网站,负责网站的外观并将其连接到数据库。人们对这项工作很满意。
  • 应用程序开发:对于移动应用程序,Devin帮助设计了应用程序的外观,并编写了使应用程序工作的代码。这使开发过程更快。
  • 软件测试:Devin用于检查软件是否存在问题,发现这些问题,并建议如何解决这些问题。这让人类工程师更加专注于创建新功能。

这些例子表明Devin可以在实际项目中与人类团队很好地合作。通过完成日常任务,它可以让工程师实现更大的目标。