Cognition Labs, một công ty khởi nghiệp của Mỹ, vừa ra mắt công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng tự động huấn luyện cho các hệ thống AI khác, cũng như có thể tự động lập trình mà không cần con người can thiệp. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc tạo ra các công cụ tự động hóa và tối ưu hóa quá trình phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo.
Được phát triển bởi công ty khởi nghiệp Cognition Labs, Devin không chỉ vượt qua các chuẩn mã hóa, mà còn thể hiện khả năng thực tế bằng việc lập kế hoạch, viết mã, gỡ lỗi và triển khai các dự án một cách tự động. Nó được thiết kế để viết mã nguồn dựa trên yêu cầu của người dùng và chủ yếu hoạt động trong lĩnh vực lập trình và tạo mã.
1. Học các công nghệ mới:
Có khả năng tự học và sử dụng các công nghệ mới mà nó chưa từng gặp phải. Từ việc đọc blog đến triển khai ứng dụng, Devin có thể tự tin đối mặt với những thách thức mới.
2. Xây dựng và triển khai ứng dụng từ đầu đến cuối:
Không chỉ viết mã, mà còn xây dựng và triển khai ứng dụng hoàn chỉnh. Devin đã tạo một trang web tương tác mô phỏng trò chơi “Game of Life” và triển khai nó trên Netlify.
3. Tự động tìm và sửa lỗi trong mã nguồn:
Giúp các nhà phát triển duy trì và gỡ lỗi mã nguồn. Khi gặp lỗi không mong muốn, Devin không bị trì hoãn, thay vào đó, nó thêm các lệnh in để gỡ lỗi, chạy lại mã và sử dụng các nhật ký lỗi để chẩn đoán và khắc phục vấn đề.
Không chỉ phát hiện lỗi, mà còn tự động sửa chúng. Devin đã đạt được tỷ lệ giải quyết vấn đề từ đầu đến cuối là 13.86%, vượt xa mô hình tiên tiến trước đó chỉ đạt 1.96%. Ngay cả khi được cung cấp các tệp chính xác để chỉnh sửa, các mô hình trước đó chỉ giải quyết được 4.80% vấn đề
4. Huấn luyện và điều chỉnh mô hình AI của riêng mình:
Không chỉ là người học, mà còn là người huấn luyện. Nó có thể thiết lập việc điều chỉnh cho một mô hình ngôn ngữ lớn chỉ dựa trên một liên kết đến kho lưu trữ nghiên cứu trên GitHub.
5. Giải quyết lỗi và yêu cầu tính năng trong mã nguồn mở:
Xử lý các yêu cầu và lỗi trong các kho mã nguồn mở. Chỉ cần một liên kết đến vấn đề trên GitHub, Devin tự động thiết lập và thu thập ngữ cảnh cần thiết.
6. Đóng góp vào các kho mã nguồn mở đã phát triển:
Không chỉ là một “kỹ sư phần mềm”, mà còn có thể đóng góp vào các dự án mã nguồn mở đã phát triển. Devin đã sửa một lỗi về tính toán logarithm trong hệ thống đại số Python sympy.
7. Thậm chí làm việc thực tế trên Upwork:
Devin đã viết và gỡ lỗi mã để chạy mô hình thị giác máy tính và tạo báo cáo.
Devin AI tự động chat để lấy yêu cầu người dùng trước khi bắt đầu viết ra các đoạn mã lập trình (Ảnh: Cognition Labs).
Ưu điểm
Tạo mã chính xác: Có khả năng tạo ra mã nguồn chính xác và phù hợp với yêu cầu. Nó giúp giảm thiểu lỗi cú pháp và logic trong mã.
Tích hợp vào quy trình phát triển: Giúp tăng tốc quy trình phát triển phần mềm. Nhà phát triển có thể sử dụng nó để tạo mã nhanh chóng và hiệu quả.
Hiệu suất: Có thể tạo ra mã nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian so với việc viết thủ công
Nhược điểm
Giới hạn kiến thức: Devin AI không có kiến thức rộng rãi như GPT-3. Nó chỉ tập trung vào việc tạo mã, không thể trả lời các câu hỏi về nhiều lĩnh vực khác nhau.
Khả năng tạo ra mã phức tạp: Trong một số trường hợp, mã tạo ra có thể không tối ưu hoặc phức tạp hơn cần thiết. Devin AI không luôn hiểu được ngữ cảnh và yêu cầu cụ thể của người dùng.
Bạn đọc có thể xem thêm các ví dụ về khả năng của Devin AI qua các video trải nghiệm của người dùng: Tại đây
Cognition công bố Devin AI trên Twitter ngày 12/03/2024
