Великая трансформация: как LLMS переделает каждое программирование
14 августа 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1 введение
2. Предыдущие концептуализации интеллектуальной помощи для программистов
3. Краткий обзор больших языковых моделей для генерации кода
4. Коммерческие инструменты программирования, которые используют большие языковые модели
5. Надежность, безопасность и последствия безопасности моделей ИИ, генерирующих код,
6. Изузаение юзабилити и дизайна программирования A-ассистентного
7. Опыт отчетов и 7.1. Писать эффективные подсказки сложно
7.2 Активность программирования сдвигается в сторону проверки и незнакомой отладки
7.3. Эти инструменты полезны для шаблона и повторного использования кода
8. Неадекватность существующих метафор для программирования A-A-Advisted
8.1. Помощь ИИ в качестве поиска
8.2. Помощь ИИ в качестве компиляции
8.3. Помощь ИИ в качестве парного программирования
8.4. Отчетливый способ программирования
9. Проблемы с применением программирования конечного пользователя
9.1. Выпуск 1: Спецификация намерений, разложение проблемы и вычислительное мышление
9.2. Выпуск 2: Правильность кода, качество и (над) уверенность
9.3. Выпуск 3: Понимание и обслуживание кода
9.4. Issue 4: Consequences of automation in end-user programming
9.5. Выпуск 5: Код без кода и дилемма прямого ответа
10. Заключение
A. Источники отчета о испытании
Ссылки
10. Заключение
Модели крупных языков инициировали значительные изменения в объеме и качество программного кода, которые могут быть автоматически сгенерированы по сравнению с предыдущими подходами. Опыт работы с коммерчески доступными инструментами, основанными на этих моделях, предполагает, что они представляют собой новый способ программирования. Помощь LLM преобразует почти все аспекты опыта программирования, включая планирование, создание, повторное использование, модификацию, понимание и отладку.
In some aspects, LLM assistance resembles a highly intelligent and flexible compiler, or a partner in pair programming, or a seamless search-and-reuse feature. Yet in other aspects, LLM-assisted programming has a flavour all of its own, which presents new challenges and opportunities for human-centric programming research. Moreover, there are even greater challenges in helping non-expert end users benefit from such tools.
Авторы:
(1) Advait Sarkar, Microsoft Research, Кембриджский университет (advait@microsoft.com);
(2) Эндрю Д. Гордон, Microsoft Research, Эдинбургский университет (adg@microsoft.com);
(3) Карина Негрину, Microsoft Research (cnegreanu@microsoft.com);
(4) Christian Poelitz, Microsoft Research (cpoelitz@microsoft.com);
(5) Sruti Srinivasa Ragavan, Microsoft Research (a-srutis@microsoft.com);
(6) Бен Зорн, Microsoft Research (ben.zorn@microsoft.com).
Эта статья есть
Оригинал