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TabNine vise à mettre la programmation en binôme hors des pâturages

TabNine vise à mettre la programmation en binôme hors des pâturages


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L'intelligence artificielle nous a apporté la saisie semi-automatique, ce qui nous facilite la vie lors de la création d'e-mails ou de la recherche sur Internet. Cette facilité d'utilisation est maintenant offerte aux codeurs grâce à TabNine, un autocompléter AI.

Avec TabNine, les programmeurs peuvent installer le module complémentaire sur n'importe quel éditeur qu'ils utilisent. Une fois que le programmeur commence à coder, l'outil proposera des suggestions pour compléter chaque ligne de code. Les suggestions viennent par petits morceaux pour ne pas submerger le programmeur. L'outil peut prendre en charge jusqu'à 22 langages de codage différents et comprend des langages populaires tels que Python, JavaScript, Java, C ++ et Swift, entre autres.

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TabNine accélère le processus de codage

«Il y a eu beaucoup de battage médiatique autour de l'apprentissage en profondeur ces dernières années. Les réseaux de neurones sont à la pointe de la technologie dans de nombreux domaines académiques, et ils ont été déployés en production pour des tâches telles que la conduite autonome, la synthèse vocale et ajouter des oreilles de chien aux visages humains. Pourtant, les outils de développement ont mis du temps à bénéficier de ces avancées », a écrit TabNine dans un article de blog.

Créé par Jason Jacob, un étudiant de premier cycle en informatique à l'Université de Waterloo, le logiciel nécessite beaucoup de puissance de calcul. Pour y remédier, il propose un service baptisé TabNine Cloud qui est actuellement en version bêta.

Pour ce qui est des préoccupations des programmeurs souhaitant conserver leur code sur leurs propres machines, TabNine travaille également sur un modèle de taille réduite pouvant fonctionner sur un ordinateur portable pour les développeurs individuels et un modèle de licence pour les entreprises. "TabNine Cloud est actuellement en version bêta, et sa mise à l'échelle présente des défis uniques, car les requêtes sont exigeantes en termes de calcul (plus de 10 milliards d'opérations en virgule flottante), mais elles doivent être satisfaites avec une faible latence. Pour garantir une qualité de service élevée, nous la publions progressivement. », a déclaré la société dans le billet de blog.

L'apprentissage automatique améliore considérablement ce qui peut être fait

Bien que TapNine ne soit pas nouveau, Jackson a déclaré dans une interview que l'ajout de l'apprentissage automatique avait considérablement amélioré ce qui pouvait être offert. L'étudiant de premier cycle a commencé à travailler sur son programme en février dernier et a lancé la première itération en novembre. La version mise à jour, publiée en juillet, s'appuie sur GPT-2, l'algorithme de génération de texte d'apprentissage en profondeur. Les programmeurs qui l'ont utilisé ont exprimé leur satisfaction sur Twitter avec un programmeur l'appelant «incroyable» et un autre le décrivant comme «époustouflant».

Mais tout le monde ne chantait pas ses louanges lors de sa sortie. Certains se sont plaints que cela fonctionnait mieux avec certains types de codage que d'autres. Une critique que Jackson accepte mais note que l'outil fournit toujours un moyen plus rapide de saisir du code que d'avoir un partenaire de codage. «Imaginez que tous les programmeurs utilisent actuellement l'équivalent des claviers de téléphones mobiles pour taper, et passer à Deep TabNine est un peu comme passer à un clavier ordinaire», a déclaré Jackson.


Voir la vidéo: créer trajectoire ROBOTSTUDIO avec language RAPID (Juin 2022).


Commentaires:

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