2023全球开发者生态调研:84%的开发者表示他们在工作中正积极使用生成式AI工具

今年JetBrains首次在一年一度的开发者生态调研中,增加了人工智能方向的问题。在全球26348名开发者参与的调研中,总体对人工智能的发展持乐观态度。特别是生成式AI在软件开发和编程环节中的应用,84%的开发者表示他们在工作中正在积极使用生成式AI工具

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调研中显示,AI文本生成工具比代码生成工具更被开发者所熟悉,这可能是归因于ChatGPT广泛的影响力。

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在尚未熟悉生成式AI工具的受访者中,有将近一半的人计划在不久的将来就开始尝试它们,只有1.6%的受访者表示从未听说过生成式AI工具

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53%的受访者认可使用基于云的生成式AI工具,来完成工作任务。然而,安全问题是采用生成式AI工具时最常被提及的障碍,每10名受访者中就有6名对使用AI存在安全担忧。

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60%的受访者认为,AI辅助编程工具将从根本上改变软件开发就业市场,但只有13%的人相信人工智能将完全代替开发人员编写代码。大约三分之一的开发者认为软件开发中大多数编程将会变成快速工程。开发者认为人工智能将成为帮助他们编写代码的有效辅助工具,而不是完全取代他们。

短短时间内,基于AI的代码生成工具从一个学术研究的方向,变成了开发者必备的工具之一,这个方向还将会有更加深入的应用趋势正在演进。

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大多数开发者使用基于云的生成式AI工具

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开发者普遍使用ChatGPT的比例远远高出下面所有的工具,因此AI辅助编程工具仍然有很大的空间,为开发者提供垂直领域的生成式AI。

前不久国内技术社区的中国开发者生态——AI辅助编程的相关调研中,受访者认为国产代码生成工具中,CodeGeeX的采用率较为领先。

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开发者使用AI辅助编程,最常用的场景仍然是代码生成和智能问答,其次是为代码添加注释,以及生成测试。

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生成式AI工具的应用场景中,仅有20%的受访者表示会使用AI工具完成与代码无关的任务。

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对于这次调研的受访者,编写代码不仅是他们用时最多的任务,也是他们感到最愉快的任务。

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对软件开发的多个编程环节,难易度居中较多。

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由AI辅助完成这些软件开发中的编程环节,受访者更愿意将编写代码注释或代码文档,编写测试代码的任务交给AI辅助编程工具

为开发者生成高质量的代码,完成代码注释,测试代码,代码解释等任务,在编程中沉浸式完成技术和编程问题的解答,都是CodeGeeX作为AI辅助编程工具的核心能力。

虽然从受访者的调研反馈中看到,大约三分之一的开发者并不确定是否将这所有的任务都安排给AI辅助编程工具来完成,但是,他们都认可的是,如果没有使用这些工具协助完成编程工作,一定会比别人用更多的时间完成相同的任务。

CodeGeeX插件下载方式:在 VSCode 和 JetBrains IDEs 插件市场搜索“CodeGeeX”即可免费下载;

内容概要:本文详细介绍了基于FPGA的144输出通道可切换电压源系统的设计与实现,涵盖系统总体架构、FPGA硬件设计、上位机软件设计以及系统集成方案。系统由上位机控制软件(PC端)、FPGA控制核心和高压输出模块(144通道)三部分组成。FPGA硬件设计部分详细描述了Verilog代码实现,包括PWM生成模块、UART通信模块和温度监控模块。硬件设计说明中提及了FPGA选型、PWM生成方式、通信接口、高压输出模块和保护电路的设计要点。上位机软件采用Python编写,实现了设备连接、命令发送、序列控制等功能,并提供了一个图形用户界面(GUI)用于方便的操作和配置。 适合人群:具备一定硬件设计和编程基础的电子工程师、FPGA开发者及科研人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制多通道电压输出的实验环境或工业应用场景;②帮助用户理解和掌握FPGA在复杂控制系统中的应用,包括PWM控制、UART通信及多通道信号处理;③为研究人员提供一个可扩展的平台,用于测试和验证不同的电压源控制算法和策略。 阅读建议:由于涉及硬件和软件两方面的内容,建议读者先熟悉FPGA基础知识和Verilog语言,同时具备一定的Python编程经验。在阅读过程中,应结合硬件电路图和代码注释,逐步理解系统的各个组成部分及其相互关系。此外,实际动手搭建和调试该系统将有助于加深对整个设计的理解。
参考资源链接:[2024年中国人工智能医学影像产品生态路线研究报告.pptx](https://wenku.csdn.net/doc/4cqrnmf0fr?utm_source=wenku_answer2doc_content) 根据《2024年中国人工智能医学影像产品生态路线研究报告.pptx》,人工智能在医学影像分析中扮演着越来越重要的角色。它通过深度学习、图像识别等先进技术,辅助医生更快速准确地进行疾病诊断,优化影像处理流程,并提高医疗资源的使用效率。 在实际应用中,人工智能系统在医学影像分析中面临多个挑战。首先,数据隐私和安全问题是一个重大挑战,需要确保患者数据的保护符合各种法律法规。其次,医学影像数据的复杂性和多样性要求人工智能系统具有极高的准确性和泛化能力。此外,算法的透明性和可解释性也是一个重要议题,医生和患者都需要理解AI是如何得出诊断建议的。 为了解决这些挑战,研究人员和开发者需要采取多种策略。例如,采用强化学习和迁移学习等方法来提高模型在不同医院和不同设备上生成影像的一致性和准确性;引入联邦学习等技术来保护患者隐私的同时训练更加全面的数据模型;并且开发能够提供决策支持和解释的AI系统,以增加医生对AI诊断结果的信任度。 此外,通过不断的技术创新和政策支持,以及与医疗行业从业者的紧密合作,可以加速AI在医学影像领域的应用,并克服相应的挑战。总之,人工智能在医学影像分析中具有巨大的潜力,但其应用需要克服一系列技术和伦理挑战,才能真实现其价值。 参考资源链接:[2024年中国人工智能医学影像产品生态路线研究报告.pptx](https://wenku.csdn.net/doc/4cqrnmf0fr?utm_source=wenku_answer2doc_content)
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