# Google 公佈 AlphaCode 2：進一步提升程式碼生成技術
AlphaCode 2：新一代程式碼生成器
Google 今日發布了 AlphaCode 2，這是改進版的程式碼生成器，據報導，這個強化版本是由 Google 旗下的 DeepMind 實驗室開發。AlphaCode 2 的核心動力來自於 Gemini，或者至少是 Gemini 的某個變體（Gemini Pro），並且是在程式設計比賽資料的基礎上進行了最佳化。在某個基準測試上，Google 表示 AlphaCode 2 比其前身表現更為優秀。在 Codeforces 等程式設計比賽平臺舉辦的一些程式設計競賽中，AlphaCode 2（支援 Python、Java、C++和 Go 等多種語言）的表現平均超過了大約 85%的參賽者，而其前身在同一子集上的表現僅超過了大約 50%的參賽者。技術白皮書詳細介紹
根據技術白皮書，AlphaCode 2 在一個共有超過 8000 名參與者參加的 12 個最近的比賽中，解決了 77 個問題，其中有 43%的問題在不超過 10 次嘗試的情況下被解決，這幾乎是原版 AlphaCode（25%）的兩倍。 AlphaCode 2 能夠理解涉及“複雜”數學和理論電腦科學的程式設計挑戰。DeepMind 研究科學家 Remi Leblond 在一段預先錄製的影片中解釋，AlphaCode 2 掌握了動態規劃等相當複雜的技術。動態規劃是透過將一個複雜問題分解為更容易的子問題來簡化問題；Leblond 表示 AlphaCode 2 不僅知道何時正確地實現這一策略，還知道在哪裡應用它，這對原版 AlphaCode 來說是一個重要的進步。 “在解決編碼問題之前，[AlphaCode 2]需要展示某種程度的理解、某種程度的推理和編碼解決方案的設計，”Leblond 表示。“它能在以前從未見過的問題上做到這一切。” AlphaCode 2 首先透過使用“策略模型”生成每個問題的多個程式碼示例。與問題描述不符的程式碼樣本被過濾掉，然後一個聚類算法將“語義相似的程式碼示例”分組，以避免任何冗餘。最後在 AlphaCode 2 中，評分模型展示了“最好的候選者”，這便是 AlphaCode 2 對問題的解答。技術白皮書的反思
然而所有的人工智慧模型都有缺陷，AlphaCode 2 也不例外。根據白皮書的說法，AlphaCode 2 需要大量的嘗試和錯誤，運營成本過高，並且嚴重依賴能夠過濾明顯不良的程式碼示例。白皮書推測，升級到更強大的 Gemini 版本，例如 Gemini Ultra，可能會有所緩解。 至於 AlphaCode 2 是否有望成為產品的一部分，Eli Collins，DeepMind 的產品副總裁，在一次簡報中暗示了可能性。“對我來說最令人興奮的一件事是，當程式員與[由 Gemini 驅動的]AlphaCode 2 合作時，透過定義程式碼應該遵循的某些特性，模型的效能會變得更好，”Collins 表示。“將來，我們希望看到程式員利用高效的人工智慧模型作為協作工具，從思考問題到實現過程的輔助。”技術的應用與風險
這一技術的應用領域和潛在風險需要我們進一步關注。如果 AlphaCode 2 能夠成為程式員的有力協作夥伴，它將極大地提高軟體開發的效率和質量。然而需慎重考慮的是人工智慧在程式碼生成過程中可能存在的潛在安全漏洞以及過度依賴人工智慧對程式員技能的影響。結論
總之 AlphaCode 2 的推出標誌著程式碼生成技術的一大進步，但同時也需要我們對其應用進行全面的思考和討論。這將是一個技術進步的劃時代時刻，我們應該謹慎應對，以確保其能為軟體開發和人工智慧領域帶來更多積極的影響。Technology-Google,Gemini,AlphaCode2,技術,搜尋引擎,軟體,開發
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