比GPT-3更强大！
昨日，微软与共同推出了一款AI编程工具 ，这款工具基于及其他网站的源代码，可根据上文提示为程序员自动编写下文代码！
的首席执行官 Nat 介绍说， 是结对编程的虚拟版本。结对编程是一种常见的敏捷软件开发技术——即两个开发人员在同一个项目上并肩协作，轮流编写代码并检查合作伙伴的输出。
“它可以在编辑器中直接获提供多行或整个函数的代码建议。另外，随着时间的推移和使用量的增加，模型会变得越来越复杂，代码质量也会越来高。”
对于程序员来讲，一款编程工具最重要的当然是支持哪些类型语言。在预告中说， 可以支持十几种语言，与 、、、Ruby 和 Go 等主流语言配合效果更佳。
目前官网已经晒出了 的功能介绍，我们来了解一下。
给力的结对编程伙伴
表示，相比大多数代码助手， 可以理解更大范围的上下文。因此，无论是文档字符串、注释、函数名称还是代码本身， 都可以基于提供的上下文（已输入的代码）合成新代码以进行匹配。
如果真有如此可靠，那么正如所说，这项功能可以让程序员丢掉很多的文档阅读工作，从而专注于编辑器。
还可以将注释转换为代码。只需要写一条评论，描述想要的逻辑， 就能自动“理解”并写出相应功能的代码。
也能自动填充重复代码。表示， 非常适合快速生成样板和重复代码模式。对于需要编写大量相似但难以转换为循环语句代码的程序员而言，这项功能非常“香”。
包办测试也是 值得注意的亮点，表示，测试是任何强大的软件工程项目的支柱，“导入单元测试包，就可以让 自动编写与你的实现代码匹配的测试。”
对于相同的上下文， 可以给出多种解决方案，供程序员自主选择。
看到这里，小伙伴们是不是跃跃欲试了呢？可惜， 不是完全开放的，和GPT-3一样，只提供有限用户的试用体验。总之，先排队吧。
项目地址：
，专为编程而生
介绍说， 的核心模型Codex借助了GPT-3强大的生成能力。
我们知道，GPT-3是推出的超大规模自然语言生成模型，早期训练GPT-3时，无意教它如何帮助编写代码，它更像是一种通用语言模型，主要用于文本生成、语法修改等任务。
后来向公众开放API，这个基于文本训练的模型，被网友们玩出了50多种花样，其中包括自动生成代码。意识到了GPT-3在编写代码方面的潜力，并在其网站上提供了在线“代码生成”服务。
几十年来，微软的研究人员一直在尝试如何教计算机编写代码，但未取得显著成果。此次与合作，微软将提供了强大 Azure 云计算能力和平台（2018年被微软收购）的大量语言编程代码。
关于这款产品的代码生成质量，说，员工已经做了大量尝试，能够确保 生成安全、高质量的代码。他说：“我们已经在系统中建立了一些安全机制，这些机制在减少各个领域能够显著减少出错几率。”也就是说， 并不能保证完全不出错，它仍然只是一个辅助生成代码工具。
官网报道说，的底层技术属于微软和共有，今年夏天将发布Codex模型，供第三方开发者使用。微软也表示会发布该产品的一个版本，让企业通过培训了解自己的编程风格。但目前，微软只提供公共存储库中存储的代码的服务。
这不是微软第一次依靠来提供智能软件。上个月，微软展示了 应用程序的更新服务，非技术人员可以使用它来编写应用程序——用户输入他们想要添加的元素单词，GPT-3可提供一些必要代码的选项。
网友讨论
的发布在上引发了热烈的讨论，不少网友看好编码自动化的产业趋势，网友@说道：
毫无疑问，这将极大地提高大多数程序员的日常编程生产力，并且（我认为）这将是推动全球软件影响呈指数增长的最重要步骤之一。
值得注意的是，GPT-J（GPT-3 较小模型之一的开源实现）在大量 和 查询存储库上进行了训练，并且在特定编程相关任务上的表现明显优于 的其它模型。在接下来的几个月里，我预期会看到性能更好的类似的（更大）模型。
也有人提出了质疑，网友@表示， 的测试方法令人担忧，“让 建议与你的实现代码匹配的测试，但人们并不应该以这种方式写测试。”不少网友表示同意，并补充道，“如果实现代码有错误，那么 将把错误引入测试中，从而影响测试效果。”
还有人则注意到关于代码所有权的问题，发表了一项声明，表示用户使用 写代码时，代码片段和建议结果将与 和 共享，并用于诊断目的和改进建议。同时，为保护隐私， 不会使用用户的私有代码来为 的其他用户推荐代码。
网友@对此声明感到困惑，“他们是否拥有在用户启用 时编写的代码？”
