XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCodewhisperer
人工智能辅助工具声明
编程协助 。代码 / 算法的某些部分 i) 直接出现在报告中或 ii) 已用于生成结果（例如图形、表格或数值）是否由以下工具生成：GitHub Copilot、CodeGPT、Google Codey / Studio Bot、Replit Ghostwriter、Amazon CodeWhisperer、GPT Engineer、ChatGPT、Google Bard 或类似工具？
在生成ai
输出，包括散文，诗歌和源代码。在很大程度上可以接受，从天然语言提示中合成源代码自动机构可能会提高专业开发人员的生产率26，并且正在由诸如OpenI（gptgpt，gpt-4 a），Amazon（Codewhisperer b）和Google（Alpha Code，Alpha Code，21 Bard C）等资金良好的Enti Ties积极探索。与高级编程语言相比，几十年前提供了与组装语言编程相同的优势，AI代码生成工具似乎是为了改变传统的编程实践而准备的。的主张已经出现了，即Github Copilot，9 A插入式插件，用于流行的集成开发环境（IDES），例如Visual Studio Code。
用于软件工程的生成人工智能
背景 生成式人工智能 (GenAI) 工具在软件开发中越来越普遍，为各种管理和技术项目活动提供帮助。这些工具的著名示例包括 OpenAI 的 ChatGPT、GitHub Copilot 和 Amazon CodeWhisperer。目标。尽管许多最近的出版物已经探索和评估了 GenAI 的应用，但对当前的发展、应用、局限性和开放挑战的全面了解对许多人来说仍然不清楚。特别是，我们没有 GenAI 技术在实际软件工程使用场景中的现状的整体情况。方法。我们进行了为期五个月的文献综述和焦点小组讨论，以制定有关软件工程 GenAI 的研究议程。结果。我们在软件工程的 11 个领域确定了 78 个开放研究问题 (RQ)。我们的结果表明，有可能探索在部分自动化中采用 GenAI 并支持所有决策
AWS Builder Labs可帮助您学习云技能，并在AWS管理控制台中实践。在萨米特·赛义德
.NET在Amazon ECS和AWS Fargate .NET上的工作负载在AWS Lambda上的工作负载在VPC Amazon DynamoDB中从Lambda访问Internet-监视Amazon Dynampodb sizing amazon dynamodb crud crud活动，使用AWS CLI和SDKAMAMEN DYNALED BRINDER UNLESS，AMAKON DYTYBON and INDEX AMAZON DYTYBOR aMAKEN DYTAMED BRIND BRIGHT ARMOND BREAMES DYTAMOD BRIGHS ARMODB SERTOD BREAMED STREAD BREAMED; Application Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) Observability - Monitoring and Troubleshooting Amazon Elastic File System (EFS) Performance Amazon VPC Networking Basics Analyze Big Data with Hadoop Application Front End Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case Auditing Your Security with AWS Trusted Advisor Automate Application Testing Using AWS CodeBuild Automate Deployment Testing and Continuous Monitoring With AWS Tools Automated Video Editing with YOU as the 星星！Automating AWS Services with Scripting and the AWS CLI AWS Cloud Development Kit AWS Lab Tutorials - Flow Logs AWS Network Firewall for Ingress/Egress Traffic AWS Network Firewall Fundamentals AWS Storage Gateway: S3 File Gateway Setup, Configuration, and Monitoring AWS Tools for Windows PowerShell: Getting Started Becoming a 10X Developer Using Amazon CodeWhisperer Benchmarking Amazon EBS Volumes构建动态的对话机器人 - 第1部分构建动态对话机器人 - 第2部分使用Amazon Translate构建多语言通知系统，而Amazon Pinpoint使用生成AI
何时提出建议？在人工智能辅助编程中整合人类反馈
人工智能驱动的代码推荐系统（例如 Copilot 和 CodeWhisperer）在程序员环境（例如 IDE）中提供代码建议，旨在提高生产力。我们寻求利用程序员接受和拒绝代码建议的信号来指导建议的机制。我们利用与数百万程序员使用的系统 GitHub Copilot 交互中获得的数据来开发可以为程序员节省时间的干预措施。我们引入了一个效用理论框架来推动关于显示或保留建议的决策。这种方法，即基于人类反馈的条件建议显示 (CDHF)，依赖于一系列模型，这些模型提供了推荐代码被接受的可能性。这些可能性用于有选择地隐藏建议，从而减少延迟和程序员验证时间。使用来自 535 名程序员的数据，我们对 CDHF 进行了回顾性评估，并表明我们可以避免显示大量本来会被拒绝的建议。我们通过一项消融研究进一步证明了在决定何时显示建议时将程序员的潜在未观察状态纳入其中的重要性。最后，我们展示了如何使用建议接受作为指导建议显示的奖励信号会导致建议质量下降，这表明存在意想不到的陷阱。