Editing Ai代码生成 (section)

== 主要框架和工具：主流AI代码生成器对比 ==
近年来涌现了多种AI代码生成框架和工具，其中最具代表性的包括OpenAI Codex、DeepMind AlphaCode、Amazon CodeWhisperer、Meta Code Llama等。它们各有特色，下面对比分析：

* '''OpenAI Codex / GitHub Copilot'''：Codex是OpenAI基于GPT-3模型专门微调得到的代码生成模型 ()。它擅长将'''自然语言描述转化为代码'''，支持多种编程语言。GitHub Copilot则是Codex的实际应用产物，作为开发者插件集成在VS Code等IDE中，提供自动补全整行代码、完整函数甚至根据注释生成实现等功能 ([2107.03374] Evaluating Large Language Models Trained on Code)。Codex的出现是里程碑式的：在官方评测中，它在全新编程问题上达到约29%的正确率，而未专门训练的GPT-3近乎无法完成，可见'''代码专用训练数据'''的重要性 ([2107.03374] Evaluating Large Language Models Trained on Code)。Copilot自2021年发布以来极大提升了日常编码效率，但其输出质量也取决于提示和上下文。OpenAI的模型是闭源的，通过GitHub和OpenAI的服务提供。
* '''DeepMind AlphaCode'''：AlphaCode是DeepMind在2022年发布的研究系统，专注于'''竞赛编程级别的代码生成'''。它使用了'''大规模Transformer语言模型'''生成代码，并辅以独特的'''候选筛选'''机制 (Competitive programming with AlphaCode - Google DeepMind)。具体而言，AlphaCode针对描述复杂算法问题，一次生成数以万计的多样化程序，然后通过设计的测试用例过滤掉错误的方案，最后留下少量高可能正确的答案提交评测 (Competitive programming with AlphaCode - Google DeepMind)。在Codeforces平台的模拟测试中，AlphaCode的表现相当于人类参赛者的中位数水平，跻身竞赛排名前54% (Competitive programming with AlphaCode - Google DeepMind)。这是AI第一次在编程竞赛挑战中达到人类平均水准，展示了深度学习在复杂推理问题上的潜力。AlphaCode采用的''生成+筛选''策略与OpenAI Codex“一次性生成”有所不同，更强调通过'''大量采样'''来弥补单次生成的不确定性 ([2107.03374] Evaluating Large Language Models Trained on Code)。目前AlphaCode主要作为研究成果，其思想（如多样解法生成、自动测试过滤）也在推动其他代码生成系统的发展。
* '''Amazon CodeWhisperer'''：CodeWhisperer是AWS于2022年推出的云服务版AI编码助手 (AWS CodeWhisperer creates computer code from natural language - Amazon Science)。它深度集成在开发者IDE中，能够'''实时读取上下文'''（包括当前编辑的代码和注释）并建议后续的代码块 (AWS CodeWhisperer creates computer code from natural language - Amazon Science)。相较于普通的自动补全，CodeWhisperer强调'''生成整段逻辑'''而非仅几个词，可以一次给出十几行符合意图的代码 (AWS CodeWhisperer creates computer code from natural language - Amazon Science)。Amazon强调该工具可以根据开发者的自然语言注释和已有代码，理解意图并遵循编码最佳实践来生成代码 (AWS CodeWhisperer creates computer code from natural language - Amazon Science)。它支持Python、Java、JavaScript、C#、TypeScript等多种语言，并特别针对AWS相关的库和API进行了优化，使其在编写云应用、AWS脚本时尤为得力。2023年CodeWhisperer已普遍可用，并提供给个人开发者免费使用 (AWS CodeWhisperer creates computer code from natural language - Amazon Science)。作为闭源商用服务，CodeWhisperer与GitHub Copilot形成竞争关系，其优势在于与AWS生态的结合和对安全扫描的注重（如内置扫描生成代码中的敏感信息和漏洞）。
* '''Meta Code Llama'''：Code Llama是Meta（Facebook）在2023年发布的开源大型模型，是'''Llama2的代码专版''' (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。它通过在Llama 2基础上继续针对海量代码数据进行精调而成，专门提升了代码生成和理解能力 (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。Code Llama能够接受'''代码或自然语言作为输入'''，输出相应的代码或解释，是一个既能'''生成代码'''又能'''回答代码相关问题'''的模型 (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。它支持Python、C++、Java、PHP、JavaScript/TypeScript、C#、Bash等常用语言 (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。值得强调的是，Meta将Code Llama以**开源（研究与商业免费）'''的方式发布，这为开发者和企业提供了一个可自托管、可定制的强大代码生成模型 (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta) (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。Code Llama有7B、13B、34B参数规模的多个版本，并训练了专门的“指令跟随”模型和具备'''填空补全（fill-in-the-middle）**能力的版本，方便实现代码片段中插入等高级编辑 (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta) (Introducing Code Llama, an AI Tool for Coding | Meta)。它在公开测试中达到了当前开源模型的领先水准，被视为开源界对抗OpenAI闭源模型的重要一步。

除了上述，业界还有其他值得关注的工具与模型。例如，'''Google'''在自家云IDE中集成了类似Copilot的助手（如Android Studio的Studio Bot）。开源社区有联合开发的'''StarCoder'''和'''PolyCoder'''等模型，技术公司如IBM推出了'''watsonx Code Assistant''' (What is AI code-generation? | IBM)。这些工具大都利用Transformer架构的LLM，根据上下文即时地产生代码建议，并通过插件形式融入IDE或DevOps流程中，持续拓展AI赋能编程的边界。