GitHub Copilot 引入新 AI 模型及功能改进

GitHub Copilot 近期采用了一个全新的人工智能模型，该模型在速度和准确性上均优于之前的版本。此外，GitHub 开始利用 AI 实时检测 Copilot 建议中的漏洞，通过阻止不安全的编码模式来提高代码安全性。

技术改进

1. 新 AI 模型
   GitHub 采用了 OpenAI Codex 的新模型，该模型能够生成更高质量的代码。
2. 上下文理解增强
   Copilot 现在通过“Fill-In-the-Middle”（FIM）技术来更好地理解代码上下文。FIM 不仅考虑代码的前缀，还利用已知的代码后缀，并在中间留下空白供 Copilot 填充。这种方法使 Copilot 能够更准确地理解开发者的意图，并生成与程序其他部分更一致的代码。GitHub 表示，FIM 能够以一致的方式产生更好的结果，且不会增加延迟。
3. 减少不必要建议
   GitHub 改进了 Visual Studio Code 的 Copilot 扩展，以减少对开发者工作流造成干扰的不必要建议。Copilot 现在会考虑用户的上下文信息，例如上一次建议是否被接受。根据 GitHub 的数据，这种新方法使不必要建议的频率减少了 4.5%。

整体效果

这些改进以及之前发布的其他更新，显著提高了 Copilot 代码建议的接受率。从 2022 年 6 月的 27% 增长到 2022 年 12 月的 35%。

漏洞预防

GitHub 还开始利用 AI 预防 Copilot 生成的代码中的漏洞。通过识别不安全编码模式（如硬编码凭证、SQL 注入和路径注入），一旦发现不安全模式，Copilot 会阻止该建议并生成新的安全建议。GitHub 计划进一步扩展其大型语言模型（LLM）的能力，以更准确地识别易受攻击的代码，从而从根本上改变开发者避免引入漏洞的方式。

可用性

新 AI 模型和漏洞过滤系统已在 GitHub Copilot 个人版和企业版中全面上线。