GitHub Copilot 转型采用多模型策略，支持 Claude 3.5 和 Gemini

最新推荐文章于 2025-10-10 10:32:06 发布
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#人工智能 #ai

GitHub 的首席执行官托马斯·多姆克 (Thomas Dohmke) 在最近的博客中宣布，GitHub Copilot 将从单一使用 OpenAI 的 GPT 模型转向支持多种 AI 模型。这一转变将使开发者能够选择不同的模型，以满足特定的编码需求。

新模型上线计划

  • Claude 3.5 Sonnet：将首先在 Copilot Chat 的网页和 VS Code 界面上线；
  • Gemini 1.5 Pro：预计将在未来几周内推出；
  • OpenAI 的新模型：包括 GPT o1-preview 和 o1-mini，这些模型在高级推理方面表现更佳。

多姆克指出，“没有一个模型可以适应所有场景”，这表明未来的 AI 代码生成将更加依赖于多模型的选择性，以便为开发者提供最佳支持。

GitHub Spark 工具

。。。。。。

对微软 Copilot 的影响

。。。。。。

详细细节请点击原文查看：GitHub Copilot 转型采用多模型策略，支持 Claude 3.5 和 Gemini

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对标 Cursor，GitHub Copilot 更新 Agent 模式！
2402_83802259的博客
02-09 2331
对标 Cursor，GitHub Copilot 更新 Agent 模式！GitHub Copilot作为一款备受瞩目的AI编程神器，始终紧跟技术潮流，持续更新优化，为开发者打造更为高效的 编程体验。
多模态编程：Copilot未来是否会支持图表和设计稿转代码
AI 算法实战派
08-06 1031
在软件开发中，「需求→设计→开发」的流程常因「跨模态沟通」效率低下而卡壳：设计师的PSD/Figma文件需要开发者手动还原，架构师的Visio流程图要程序员逐行敲代码实现。本文将聚焦「多模态编程」这一前沿方向，重点探讨GitHub Copilot等AI代码助手未来能否直接读取图表/设计稿并生成可用代码，以及这一能力将如何改变开发者的工作方式。本文将按照「问题引入→核心概念→技术原理→实战模拟→未来展望」的逻辑展开。
GitHub Copilot多模型切换技术全解析
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07-28 1191
当前GitHub Copilot默认使用OpenAI Codex系列模型，但企业版支持私有化部署定制模型。开发者可通过Copilot Labs插件实现部分模型切换功能。通过API网关实现动态路由，依据请求特征(采用FP16精度量化，使。为代码复杂度评估函数，，但特定任务准确率提升。微调后推理延迟增加约。
GitHub-Copilot-方法模式与模型哪一款最优
九十分的博客
04-25 1492
当有人问"最好的[某类工具]是什么"时，答案通常是"视情况而定"。最好的汽车是哪款？最好的电脑是哪台？最好的人工智能是哪个？这完全取决于你想做什么。更明智的提问方式应该是"最适合[某项活动]的[某类工具]是什么"。于是你的问题就变成了：“最适合长途驾驶的汽车是哪款？”“最适合FPS游戏的电脑是哪台？”"最适合编程的人工智能是哪个？"这样我们才能找到答案。"最好的人工智能是什么"其实是个陷阱问题，因为这取决于你从事的活动类型。模型、智能体和模式也是如此。
Visual Studio Copilot 全面升级：更智能的默认模型、多模型切换、更便捷的使用管理
jike007gt的博客
07-25 521
最新版的Visual Studio 中的 Copilot 默认使用。不需要额外设置，打开 Copilot 即可享受新模型带来的流畅体验。更方便的是，如果你的订阅计划支持某个模型但未启用，Claude 3.7（支持思考模式与非思考模式）你最喜欢哪个 Copilot 模型？，无需再前往 GitHub 设置界面。右上角的 Copilot 图标，选择「配合 GitHub 最新的计费模型，模型（原为 GPT-4o）。Copilot 也带来了全新「等功能中使用了多少高级请求。行内建议（inline）
GitHub 扩展人工智能套件： Copilot 采用多模型，Spark 首次用于网络开发
weixin_41446370的博客
11-27 1336
GitHub 发布了两项重大消息，标志着其开发者工具的重大发展：Copilot 的多模型升级和自然语言网络开发平台 Spark 的推出。这家代码托管巨头正在将 Copilot 扩展到 OpenAI 架构之外，纳入 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和谷歌的 Gemini 1.5 Pro 模型，同时推出 GitHub Spark，通过自然语言指令简化网络应用程序开发。随着 Copilot 进入苹果 Xcode 的公开预览版，此次扩展还包括更多集成消息。
Cursor、飞算JavaAI、GitHub Copilot、Gemini CLI 等热门 AI 开发工具合集
CalEx_Tech的博客
07-11 720
在自动化逻辑处理上，飞算 JavaAI 能自动生成每个接口的详细逻辑流程内容，定义接口与接口之间的关系，将复杂的业务逻辑拆解为具体的实现步骤，并生成接口的详细操作流程。虽然它本身没有直接的代码审查功能，但生成的代码通常遵循良好的编程实践，可作为代码审查的参考。在软件开发过程中，从需求分析到代码生成的每一个环节都可能耗费大量精力，飞算 JavaAI 作为一款创新的 AI 辅助编程工具，实现了从需求分析、软件设计到工程代码生成的全程智能引导，一气呵成，助力开发者十倍提效，让程序员有望一天成为 Java 高手。
GitHub 官宣 GitHub Copilot CLI 开发公测：AI CLI 大战
weixin_44058951的博客
09-28 772
GitHub Copilot CLI = GitHub 生态 × 终端 × AI 智能体如果你是GitHub 重度用户，它能让你效率翻倍；如果你用其他 AI CLI 工具，你会发现它们缺少“GitHub 上下文”；如果你还在手动操作 PR/Issue，是时候让 AI 代劳了！🚀立即体验：安装好最新的node.js后执行如下命令copilot用一句话开启你的 AI 终端开发之旅吧！
【AI】AI编程助手：Cursor、Codeium、GitHub Copilot、Roo Cline、Tabnine
喜欢打篮球的普通人
03-20 3926
代码生成 - 定义代码风格，如私有变量前缀规则测试生成 - 指定测试框架等测试相关要求代码审查 - 设置代码审查重点提交信息生成 - 规范提交信息格式官网文档讲解很详细，有需要可以直接看官网：https://code.visualstudio.com/docs/copilot/copilot-customization自定义模式让你能够调整 Roo Code 的角色、指令和权限：1）内置模式Code – 默认的多用途编码助手Architect – 提供高级系统架构和设计见解。
使用Github Copilot社区版体验Claude Sonnet和GPT 4o等模型教程
冰万森的博客
12-19 2585
Github社区最近推出了Copilot的免费计划，支持Claude 3.5 Sonnet和GPT 4o和GPT 4o等模型，免费计划每个账号个月五十次对话，两千次代码补齐，对于开不起诸多AI网站会员的我们来说，也是相当良心，毕竟Claude和4o已经是工作生活中的主力大模型，话不多说，简单介绍一下如何快速上手。
Github Copilot Agent模式使用经验分享
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本文总结了如何使用 GitHub Copilot Agent 模式，并分享实际操作经验。
微软 Copilot 全面升级，语音模式正面硬刚 ChatGPT
AI科技大本营
09-30 1218
作者 | Mayank Parmar编译 | 王启隆出品丨AI 科技大本营（ID：rgznai100）近日，微软宣布 Copilot 即将推出全新外观设计和语音模式，这些新功能将在未来几周内陆续向部分用户开放。新版 Copilot 比以往更快、更强，在某些方面已经可以与 ChatGPT 分庭抗礼。与旧版 Copilot 界面相比，这次的新版本 Copilot 引入了“卡片式”的界面设计。新版本在网...
【Docker】快速部署 copilot-gpt4-service：将 Github Copilot 转换为 GPT-4 模型进行对话
HEX9CF的技术博客
01-15 2412
利用 copilot-gpt4-service 服务，将 Github Copilot 转换为 ChatGPT，将使得你可以通过 ChatGPT-Next-Web 或者其他第三方客户端，使用 Github Copilot 的 GPT-4 模型进行对话。
如何将github copilot当gpt4用
Awesome Computer Vision, 做计算机视觉的程序员
01-16 3885
通过大神的项目，如果我们买了copilot，就能免费使用gpt4了，虽然并不是最新的版本，不过也显然比gpt-3.5要强了，赶紧用起来吧···说不准哪天微软把这条路给堵上了。
github copilot接入第三方openai-compatible模型的方法
m0_73366745的博客
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本文介绍了如何修改GitHub Copilot Chat扩展，使其支持自定义OpenAI兼容模型
高效代码开发助手vscode+（Copilot/Cline+Copilot（让cline调用Copilot的模型））
Welcome To Nanwan‘Blog
07-06 3014
随着AI智能体的出现，越来越多方便的工具也随之产生，作为一名开发者自然不能错过这波浪潮。本篇文章带来的是如何在vscode上使用插件Copilot/Cline+Copilot，两种方式实现自动化辅助编程。
VSCode Github Copilot使用OpenAI兼容的自定义模型方法
最新发布
johnny0316的博客
10-10 1673
VSCode 1.105.0未更新Copilot功能引发用户不满，官方表示该功能将仅限内部使用。推荐用户安装"OAI Compatible Provider for Copilot"扩展，通过兼容OpenAI的第三方模型继续使用Copilot Chat功能。该扩展支持多供应商模型、视觉模型、多API密钥管理，并提供丰富的配置选项。用户只需简单设置baseUrl和模型参数即可快速接入各类大模型服务。
AI编程使用的哪个模型
09-20
<think> 我们正在讨论的是“AI编程使用的哪个模型”。这个问题需要从当前的AI编程助手（如GitHub Copilot, ChatGPT等）通常使用的模型来回答。目前，最先进的AI编程模型主要是由OpenAI、Anthropic、Google等公司开发的大型语言模型（LLM）。具体来说，OpenAI的GPT系列（如GPT-3.5, GPT-4）是最为流行的模型之一，被广泛应用于编程辅助工具中。 例如，GitHub Copilot最初是基于OpenAI的Codex模型（它是GPT-3的一个衍生版本，专门针对代码进行了微调）。而后续的版本可能使用了更新的模型，如GPT-4。 除了OpenAI的模型，还有其他模型如Anthropic的Claude系列、Google的Gemini（之前的Bard）以及一些开源模型如Meta的Code Llama等。 因此，回答这个问题时，我们可以提到多个模型，但重点是目前最主流的几个。 **回答**： 当前AI编程助手通常使用大型语言模型（LLM）来生成代码。这些模型经过大量的代码和文本训练，能够理解编程语言和开发者的意图。以下是一些常用的模型： 1. **OpenAI的Codex**：这是GPT-3的一个派生版本，专门在代码上进行了微调，最初驱动了GitHub Copilot。 2. **GPT系列（GPT-3.5, GPT-4）**：这些是更通用的模型，但它们在编程任务上表现出色，被用于多种编程辅助工具。 3. **Anthropic的Claude**：这个模型系列也强调代码能力，被用于一些编程助手。 4. **Google的Gemini**（前身为Bard）：Google的模型也在编程任务上有很好的表现。 5. **开源模型**：例如Meta的Code Llama，这是一个专门为代码生成而训练的Llama变体，可以自由使用和部署。 下面我们以使用OpenAI的GPT模型通过API生成代码为例，展示如何调用API来实现一个简单的代码生成功能（注意：需要OpenAI API密钥）。 示例代码（Python）： ```python import openai def generate_code(prompt): # 设置你的OpenAI API密钥 openai.api_key = "your-api-key-here" # 调用OpenAI的ChatCompletion API，使用gpt-3.5-turbo模型 response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful programming assistant."}, {"role": "user", "content": prompt} ] ) # 提取生成的代码 generated_text = response.choices[0].message[&#39;content&#39;] return generated_text # 示例：生成一个Python函数，用于计算两个数的和 prompt = "写一个Python函数，计算两个数的和" generated_code = generate_code(prompt) print("生成的代码：") print(generated_code) ``` **代码解释**： 1. 首先，我们导入`openai`库，并设置API密钥（需要替换为你自己的密钥）。 2. 定义一个函数`generate_code`，它接受一个字符串`prompt`作为输入。 3. 使用`openai.ChatCompletion.create`方法调用API，指定模型为`gpt-3.5-turbo`（也可以使用其他模型，如`gpt-4`）。 4. 在消息中，我们设置了一个系统消息来定义助手的角色，以及用户的消息（即我们的提示）。 5. 从响应中提取生成的文本（即代码），并将其返回。 6. 最后，我们用一个简单的提示来生成一个加法函数，并打印结果。 请注意，使用该API需要付费，并且需要确保遵守OpenAI的使用政策。 **注意**：由于API调用需要网络连接和有效的API密钥，以上代码仅作为示例。在实际使用中，请妥善保管API密钥，并注意API调用的费用。 **最后**，我们可以提出一些与AI编程模型相关的问题，以扩展讨论。 §§相关问题§§: 1. 如何训练一个针对代码生成的AI模型？ 2. 使用AI生成代码有哪些潜在的风险和挑战？ 3. 除了生成代码，AI编程模型还能做什么？ 4. 有哪些开源的代码生成模型可以本地部署？ </think> AI编程（代码生成）主要使用经过代码数据专门训练的大型语言模型（LLMs）。目前最具影响力的模型是： ### 主流AI编程模型 1. **OpenAI Codex** - GPT-3的代码优化版本，驱动GitHub Copilot - 在159GB开源代码库上微调 - 支持30+编程语言 2. **GPT系列（GPT-3.5/GPT-4）** - 通用模型但具有强大代码能力 - GPT-4在HumanEval基准测试正确率67%（GPT-3为0%） 3. **Meta Code Llama** - 开源替代品（7B/13B/34B参数版本） - 基于Llama 2在500B代码token上训练 - 支持填充、长上下文、代码解释 4. **其他模型** - Anthropic Claude：指令理解优秀 - Google AlphaCode：竞赛编程专用 - StarCoder (BigCode)：开源15B参数模型 ### 示例：使用OpenAI API生成代码 ```python import openai def generate_python_function(description): response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-4", # 或 "gpt-3.5-turbo" messages=[ {"role": "system", "content": "你是一位资深Python开发工程师"}, {"role": "user", "content": f"请实现一个Python函数：{description}"} ], temperature=0.7, max_tokens=256 ) return response.choices[0].message[&#39;content&#39;] # 生成快速排序函数 print(generate_python_function("用Python实现快速排序算法")) ``` ### 模型工作原理 1. **编码阶段** ```mermaid graph LR A[代码数据集] --> B[分词器] B --> C[向量表示] C --> D[Transformer架构] D --> E[概率分布] ``` 2. **生成阶段** - 基于上下文预测下一个token - 通过采样策略（温度/top-p）控制随机性 - 自动补全直到遇到停止符 3. **关键技术** - 注意力机制：捕获长距离依赖 - 位置编码：理解代码结构 - RLHF：人类反馈优化输出质量
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