软件工程师可以从以下几个方面在 AI 上获得帮助：
Sam Altman 的三点观察表明：
未来可能会推出人工智能代理，如软件工程师代理人，虽然存在一些不足，但仍可能产生重大影响。生成性 AI 作为程序员助手是最早应用之一，成果出色，但相对于图像生成，生产力提升相对较小，且要注意代码正确性。
当然有，以下是一些可以帮助你编程、生成代码、debug的AI工具：1.GitHub Copilot：由全球最大的程序员社区和代码托管平台GitHub联合OpenAI和微软Azure团队推出的AI编程助手。它支持和兼容多种语言和IDE，可为程序员快速提供代码建议，帮助开发者更快、更少地编写代码。2.通义灵码：阿里巴巴团队推出的一款基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力。3.CodeWhisperer：亚马逊AWS团队推出的AI编程软件，该代码生成器由机器学习技术驱动，可为开发人员实时提供代码建议。4.CodeGeeX：智谱AI推出的开源的免费AI编程助手，该工具基于130亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。5.Cody：代码搜索平台Sourcegraph推出的一款AI代码编写助手，该工具借助Sourcegraph强大的代码语义索引和分析能力，可以了解开发者的整个代码库，不止是代码片段。6.CodeFuse：蚂蚁集团支付宝团队为国内开发者提供智能研发服务的免费AI代码助手，该产品是基于蚂蚁集团自研的基础大模型进行微调的代码大模型。7.Codeium：一个由AI驱动的编程助手工具，旨在通过提供代码建议、重构提示和代码解释来帮助软件开发人员，以提高编程效率和准确性。更多辅助编程AI产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/65以上工具都可以帮助你提高编程效率，但是每个工具的功能和适用场景可能会有所不同，你可以根据自己的需求来选择最适合你的工具。希望这些信息对你有所帮助！
1.一个AI模型的智能大致等于用于训练和运行它的资源的对数。这些资源主要是训练计算、数据和推理计算。似乎可以花费任意数额的金钱并获得持续和可预测的收益；预测这一规律的缩放定律在多个数量级上都是准确的。2.使用给定水平的人工智能的成本每12个月下降约10倍，而较低的价格导致使用量大幅增加。你可以看到从2023年初的GPT-4到2024年中期的GPT-4o，其每个令牌的价格在该时间段内下降了约150倍。摩尔定律每18个月改变世界2倍；这是难以置信的强大。3.社会经济上线性提升智力的价值具有超指数性质。这一结果就是我们看不到指数式投资在不久的将来会停止的理由。如果这三个观察继续成立，对社会的影响将是重大的。我们现在开始推出人工智能代理，它们最终将感觉像虚拟同事。让我们想象一个软件工程师代理人的情况，这是我们预计会特别重要的一种代理人。设想这个代理人最终能够完成一家顶级公司拥有几年经验的软件工程师所能做的大部分工作，对于持续时间长达几天的任务。它不会有最大的新想法，它需要大量的人工监督和指导，它在某些事情上会很出色，但在其他事情上却会令人惊讶地糟糕。仍然如此，将其想象成一个真实但相对较年轻的虚拟同事。现在想象一下有1,000个这样的人。或者100万个这样的人。现在想象一下在每一个领域的知识工作中都有这样的代理人。从某种程度上来说，人工智能可能在经济上会像晶体管一样，这是一项大型科学发现，能很好地实现规模效应，并渗透到经济的几乎各个角落。我们并不太关注晶体管或晶体管公司，但收益却广泛分布。但我们确实期望我们的电脑、电视、汽车、玩具等能够发挥奇迹般的作用。
生成性AI作为程序员的助手是最早的应用之一。它的工作方式是：一个模型在大量的代码库（例如，GitHub上的所有公共仓库）上进行训练，然后在程序员编码时给出建议。这些结果是非常出色的。实际上，可以合理地预期这种方法将成为未来编程的代名词。[image12.webp](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/YIZ3bdjyfoIDmjxeDvHcTm9onOd?allow_redirect=1)生成的代码：对不使用分号的攻击具有安全防护然而，相对于我们下面将介绍的图像生成，生产力的提升相对较小。其中一部分原因，如上所述，是在编程中（实际上，在更广泛的工程问题中也是如此，但在这篇文章中我们关注编程）正确性至关重要。例如，[最近的一项研究发现](https://arxiv.org/abs/2108.09293v2)，对于匹配高风险[CWEs（常见弱点枚举）](https://cwe.mitre.org/about/faq.html)的场景，40%的AI生成的代码包含漏洞。因此，用户必须在生成足够多的代码以提供有意义的生产力提升，同时还要限制它，使得可以检查其正确性之间找到平衡。因此，Copilot已经帮助提高了开发人员的生产力——最近的研究（[这里](https://github.blog/2022-09-07-research-quantifying-github-copilots-impact-on-developer-productivity-and-happiness/)和[这里](https://arxiv.org/abs/2205.06537)）估计增长在2倍或更少的范围内——但这一水平与我们在开发者语言和工具的先前进步中看到的水平相当。例如，从汇编跳到C语言，根据一些估计，生产力提高了2到5倍。