aiXcoder3.0呼之欲出,代码补全 AI,带你进入「个性化智能编程时代」

2020/12/13

智能化」是新一代IDE的重要特征,「代码自动补全」是智能化IDE的必备特征。aiXcoder是大家熟知的代码补全插件,特别是aiXcoder2.0推出之后,更是引发了众多小伙伴们的关注,几乎成为Java开发者的必备利器!

当前,aiXcoder已发布的版本是2.5,听说「支持个性化训练」的3.0版也即将发布。在3.0发布之前,小编带大家全面了解一下这款代码补全利器的「全系列版本」。

众所周知,aiXcoder是一个基于「纯深度学习AI引擎」的代码补全插件,每个插件都由一个「极速AI微内核」来驱动,这一直是aiXcoder的一个鲜明特色。但可能大家还不知道,根据AI引擎能力的不同,aiXcoder共有4个不同的版本:

  • 个人版(面向个人用户,由预定的AI引擎驱动)

  • 个人可定制版(3.0版,支持开发者自由个性化定制)

  • 企业定制版(支持企业级个性化AI引擎定制)

  • 企业定制加强版(企业级定制AI引擎 + 开发者端个性化定制)

今天,小编先带大家看一下「aiXcoder2.5个人版」,然后带大家探秘一下即将推出的「aiXcoder3.0 可定制版」,闲话少说,直接上手。

上面的这段代码,小编一共敲了12个字符,就完成了编写,剩下的字符由aiXcoder自动补全,让人感觉特别爽利!大家可以亲自上手试试效果。

1、快速上手指南

aiXcoder个人版,利用已训练好的AI引擎提供补全服务,该引擎利用互联网上的海量开源代码训练而来。所以说,我们在写代码时,aiXcoder可是见过大场面的,它的推荐也都是挺合理的。

读者朋友大多都使用 Java 编程,小编就介绍一下我们该怎样为 Java 配上 aiXcoder 编程助手。

1. IntelliJ IDE下的安装

在 IntelliJ 市场,只需三步即可安装最新版 aiXcoder 个人版。

即点击IntelliJ IDEA菜单中的Preferences,打开Plugins,选择「Marketplace」,然后搜索「aiXcoder」,接着就可完成安装。

如果完成安装,重启 IntelliJ IDEA 后,在代码窗口中,左侧存在带有 aiXcoder logo的预测,右侧存在aiXcoder图标,即表明安装成功。

图注:正确安装后的图示

2. Eclipse 下的安装

在浏览器中打开「Eclipse Marketplace」页面,地址为:https://marketplace.eclipse.org/

在搜索栏中查找「aiXcoder」:

搜索到后,直接将「Install」拖拽到 Eclipse 的工作窗口,即可完成安装。

如果完成安装,重启 Eclipse 后,在代码窗口中,会存在 aiXcoder 预测,在Eclipse的「Preferences」中会显示 aiXcoder 插件的一些设置。

图注:正确安装后的图示

3. aiXcoder 普通版使用指南

在正常的编程过程,aiXcoder 每一次都会给出两条预测,第一条为短预测,第二条为长预测。IntelliJ 可以调整滚动条,来平衡「补全能力」和「计算性能」之间的关系。越靠近「Faster」,表示会尽快返回预测结果;越靠近「Longer」,表示插件将反馈更好的预测结果。

2、本地训练!aiXcoder 3.0 抢先体验

即将推出的aiXcoder3.0的特点是增加了「开发者自由定制功能」,开发者可以用指定的代码来让aiXcoder学习,从得到一个「专属于自己的aiXcoder」,是不是很酷啊~~

小编先拿到了一个 aiXcoder 3.0 的Beta测试版,先帮大家尝尝鲜儿:

最醒目的,aiXcoder3.0的控制栏多了一个「Learn Project Code」的按钮,点击这个按钮,就可以开始自己的定制训练了。

上图左边就是经过简单学习的模型,它的预测显然要更加优秀,尤其是长预测,很可能正好就是我们所需要的整行代码。

可以说,代码补全 AI 模型,在学习了海量通用开源代码后,能知道广大开发者都在用的代码编写逻辑。而在这样通用 AI 模型的基础上,继续学习我们自己项目上的代码,它才能给出更多个性化的代码推荐。

如果小伙伴们也希望在自己的项目上,训练一个自己的代码补全 AI,也可以加微信联系aiXcoder 申请试用:aixcoder001。

3、企业版代码补全AI 更强大、更智能

对于小编这种个人用户,上面两种模式就已经足够了。但是对于企业,自有代码库具有比较鲜明的特点,与开源代码库有比较大的差别。那么这就需要我们有更强的代码补全 AI,以及个性化的补全推荐。

1. 企业定制版

在企业内部 GPU 服务器上,增量训练一个「个性化企业级模型」,并部署在 GPU 服务器,从而为企业内部开发者提供预测服务。

图注:相比普通版的「小模型」,企业版级「大模型」会有更高的准确率,它需要企业内部有众多高质量代码进行训练

2.企业定制加强版

通过结合个人可定制能力与企业服务器个性化策略,开发者在编写代码时能同时获得两者的预测结果,同时利用两种策略的优势。

图注:开发者在本地 CPU 个性化小模型,企业在 GPU 服务器个性化大模型,两者相得益彰

总之,从通用代码补全,到自己训练一个代码补全 AI,甚至企业根据已有代码库定制一个更强的 AI。小编认为,代码补全,甚至代码生成,将来一定 Hi帮助我们构建更美的代码。


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