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随着时间的推移，编码方式发生了变化，这是因为人工智能，它使编码变得不同。早在 20 世纪 80 年代初，计算机仅适用于专家和一小群人。但当像 Sinclair ZX Spectrum 这样的新设备问世时，人类和机器之间的联系开始形成。随着技术的进步，人工智能驱动的编码工具正在改变编码的工作方式。

这是什么时候开始的?

当计算机进行数学计算时，工程师道格拉斯·恩格尔巴特(Douglas Engelbart)的“大型演示”改变了我们对计算机的看法——从单独的小工具到解决人类难题的团队合作。这一变化与人工智能模型在编码方法中的逐渐使用相匹配。

与自动化和其他编码工具不同，采用生成式人工智能的人工智能驱动的编码工具可以创建新颖的代码，并根据自然语言提示或现有代码提出解决方案。这些工具使用大语言模型 (LLM) 通过发现和链接模式来解码数据。基于 Transformer 的模型在这方面发挥着重要作用，

人工智能驱动的编码工具

法学硕士通过查看大量代码和人类单词来学习。例如，GitHub Copilot 是一个基于这些模型构建的生成式人工智能工具。它根据上下文提供合适的代码建议。法学硕士内部的背景改变了他们理解和回复的方式。

开发人员正在以多种方式采用人工智能驱动的编码工具。这些工具有助于转换旧代码，通过智能建议提高编码速度，并为棘手的任务创建新的解决方案。此外，它们还有助于进行测试，增加覆盖范围和安全性。

生成式人工智能带来了一种新的参与方式，可以提高创造力、解决问题并使编码更加顺畅。生成事物的人工智能对软件制作的影响是多种多样的，而且充满希望。这包括完成更多的工作、想出新的解决方案以及做得更好。生成事物的人工智能对软件制作的影响是多种多样的，而且充满希望。这包括完成更多的工作、想出新的解决方案以及做得更好。这开启了软件创建的新阶段，重塑了开发人员的工作方式和编码环境。