Replit 將 AI 帶給所有開發者
Replit 的新舉措旨在推廣 AI 開發工具
開發工具供應商 Replit 於本週推出了一系列新的舉措，旨在幫助所有開發者使用人工智慧（AI）。Replit 的雲端軟體開發平臺廣泛被使用，據該公司聲稱擁有超過 2000 萬使用者。在過去的一年中，Replit 逐步為其使用者建立了生成式 AI 功能，其中包括 GhostWriter AI 程式碼自動補全工具和與 Google 的合作夥伴關係。
迄今為止，GhostWriter 的使用僅限於 Replit 的部分使用者，但這將發生改變。從 10 月 9 日開始，Replit 將直接將 GhostWriter 整合到其核心平臺中，並將生成式 AI 程式碼自動補全工具提供給所有使用者，稱這一努力為“AI for all”。除了 GhostWriter 整合，Replit 還宣布推出了其自身為編碼開發的開源生成式 AI 大型語言模型（LLM）的新版本，名為 replit-code-v1.5-3b。
Replit 的使命是提供平等的機會
Replit 的執行長 Amjad Masad 在 AI 工程師高峰會上的一次直播中表示：“Replit 的使命始終是提供平等的機會。”他說：“我們的使命是賦予未來的一百萬開發者權力，因此我們真的不希望創造一個有些人可以使用 GhostWriter，而其他人不可以使用它的世界。”Masad 表示 Replit 在全球各地都有人使用各種裝置編碼，包括筆記型電腦和甚至是手機，現在所有這些使用者都可以成為搭載 AI 的開發者。他說：“我們認為這將是世界上最大規模的 AI 增強編碼部署。我們將像使用 CPU 一樣大量使用 GPU，所以請為我們祈禱。”
Replit 更新開源程式碼 LLM
Replit 的生成式 AI 功能不是建立在其他供應商的 LLM 之上，而是基於該公司自主開發的開源技術。Replit 的 AI 副總裁 Michele Catasta 在 AI 工程師高峰會上的一次直播中解釋說：“Replit 在中的程式碼完成功能是由我們獨家設計的大型語言模型驅動的。”他強調該模型受到了在 GitHub 上公開發布的開源程式碼和 Replit 使用者群體開發的程式碼的影響。
今年 5 月，Replit 發布了其 replit-code-v1-3b LLM，現在推出了無縫擴充套件了 LLM 功能的 replit-code-v1.5-3b 更新。Catasta 指出，這個模型更新是在 1 萬億個程式碼標記上進行訓練的，支援 30 種不同的程式設計語言。Catasta 表示該模型的“祕密成分”在於 Replit 在處理資料方面所做的工作。他強調關注資料質量非常重要，這也是 Replit 所做的。啟用模型的另一個關鍵是所使用的強大硬體。“我們使用了 128 個 Nvidia H100-80G GPU 進行訓練，這在當今是非常稀有的。”Catasta 說。“據我們所知，這是首個宣布使用 H100 進行訓練並已作為開源釋出的模型，因此我們對此非常興奮。”
探索 AI 增強編碼的多元化
近年來 AI 強化編碼工具的崛起引起了業界的關注。微軟擁有 GitHub Co-pilot 服務套件，亞馬遜具有 Codewhisper，Stack Overflow 甚至也有其 OverFlow AI 努力。對於這些工具，Replit 的執行長 Masad 認為它們只是現有開發工具的附加功能。他表示：“我們認為這不是未來的發展方向。我們認為 AI 需要真正融入每一個程式設計互動中，並成為 Replit 預設體驗的一部分，並且我相信未來的其他產品也會如此。”
AI 零障礙
Replit 的舉措將 AI 強化編碼工具融入其開發平臺的核心，將 GhostWriter 完全整合進去，AI 將成為所有使用者啟用的核心功能。這代表著 AI 強化編碼將變得無障礙，對於遍布全球並使用各種裝置編碼的開發者來說它將成為他們開發過程中不可或缺的一部分。
與許多 AI 強化編碼工具不同的是，Replit 的生成式 AI 功能不僅僅是一個附加功能，它是基於自主開發的開源技術的深度整合。Replit 的努力旨在實現 AI 的普及，使每個開發者都能夠充分受益於 AI 的優勢，提高編碼效率和品質。
展望未來
隨著 Replit 在 AI 強化編碼方面的努力取得成功，我們可以預見未來將會有更多開源生成式 AI 大型語言模型的出現。這些模型將成為推動開發者生產力和編碼品質提升的關鍵工具。
然而值得注意的是，在 AI 開發工具的發展中，我們仍然需要關注和確保資料的質量和安全性。AI 學習的資料品質對於生成準確和有用的模型非常重要，同時我們也需要考慮資料隱私和倫理方面的問題。
結論和建議
Replit 的舉措將使 AI 強化編碼工具更加普及和便利，給開發者的編碼過程帶來更大的增效和便捷。開發者們應該積極學習和利用這些工具，在提高開發效率和提升編碼品質的同時也要關注資料品質和安全的問題。
同時我們也應該關注 AI 技術在社會和個人層面帶來的影響和挑戰。AI 強化編碼工具的普及將對開發者的職業前景和技能需求產生重大影響。因此政府、教育機構和企業應該共同努力，提供適當的培訓和支援，確保開發者能夠適應這種變革，並善用 AI 技術的潛力。
