鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
一行一行地敲代码就像是徒手搬砖,聪明的程序猿们表示:我们要解放生产力!
比如像这样:

在机器学习的时代,AI智能补全代码早已不是梦想,各种IDE和插件都在努力帮助程序猿减少击键次数,延长键盘寿命(雾。
有位来自斯里兰卡的程序猿也加入了关爱键盘协会,他尝试用简单的深度学习模型来实现自动补全Python代码这个目标,效果意外的不错。该项目现已开源!
简单的模型也强大
抱着实验的心态,在这个项目中,斯里兰卡小哥用到的只是一个简单的LSTM(Long Short-Term Memory)模型。
用来进行预测的算法是集束搜索(beam search),这是一种启发式图搜索算法。在进行每一步深度扩展时,集束搜索仅保留一些质量较高的节点,减少空间消耗,提高时间效率。采用集束搜索算法最多可以实现10个字符的预测。

一位斯里兰卡开发者利用LSTM模型创建了一个简单的Python代码自动补全工具,开源发布。虽然面临效率低下和成熟产品竞争的挑战,但该模型在实验中已能减少30-50%的击键次数。用户只需5步即可训练自己的模型,有望推广到其他编程语言。
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