Slack 将 AST 与大型语言模型相结合，自动转换 15,000 个单元测试中的 80%
Slack 的工程团队最近发布 如何使用大型语言模型 (LLM) 自动转换 15,000 个单元和集成测试 从 酵素 到 React 测试库 (RTL)。通过结合抽象语法树 (AST) 转换和 AI 自动化，Slack 的创新方法实现了 80% 的转换成功率，大大减少了所需的手动工作量，并展示了 AI 在简化复杂开发任务方面的潜力。 这一转变是由酶的 缺乏对 React 18 的支持，需要进行重大转变才能保持与最新 反应 版本。Slack 的转换工具采用率达到约 64%，为开发人员节省了至少 10,000 小时中的 22% 的时间。虽然这个数字代表节省了不少，但 Slack 高级软件工程师 Sergii Gorbachov 推测，实际上这个数字可能要高得多： 值得注意的是，这 22% 的时间节省仅代表测试用例通过的记录案例。但是，可以想象有些测试用例转换正确，但设置或导入语法等问题可能导致测试文件根本无法运行，而这些情况下的时间节省并未被考虑在内。 该团队最初尝试使用以下方法自动完成转换 抽象语法树 （AST）转换，目标是 100% 准确率。然而，Enzyme 方法的复杂性和多样性导致自动转换代码的成功率仅为 45%。导致成功率低的一个因素是，正确的转换取决于渲染结果的上下文信息 文档对象模型 （DOM）被测试，AST 转换无法访问它。 `wrapper.find('selector');` 的 […]
MSBuild 2024 回顾：Azure AI 上的 Copilot AI 代理、Phi-3、GPT-4o
微软最近举办了年度 微软Build 开发者大会上，该公司发布了几项重要公告，包括更新其人工智能功能，重点关注 副驾驶人工智能代理， 披-3， 和 GPT-4o 现在可在 Azure AI 上使用。 Microsoft Copilot 的新功能已发布，旨在提高整个组织的生产力和协作。更新包括 团队副驾驶，将 Copilot 的角色从个人助理扩展为团队协作者，促进会议、管理任务，并改善诸如 微软团队 和 微软规划师。 据教授 伊桑·莫里克： 代理代表着与人工智能交互的第一次脱离聊天机器人和副驾驶模型。 此外，使用以下方式构建的自定义代理 微软 Copilot Studio 现在可以自动化业务流程、推理用户操作并从反馈中学习，旨在提高效率并节省成本。新的 Copilot 扩展和连接器允许开发人员使用 Copilot Studio 或 适用于 Visual Studio 的团队工具包。 正如机器学习研究员所提到的 奥尼汉努 在 X 上： 您可以在 MLX LM 中运行 Phi3 Small (7B)。 该模型有一些怪癖：块稀疏注意力，新的非线性，以及分割查询/键/值的不寻常方式。 拥有一个灵活的框架来实现它很有用。而且在 M2 Ultra 上运行速度仍然很快 最后， […]
谷歌将 Gemini Nano 引入 Chrome，以支持设备上的生成式人工智能
在 Google I/O 2024 开发者大会上，Google 宣布正在努力打造 支持设备上的大语言模型 通过将最小的 Gemini 型号 Gemini Nano 引入 Chrome，这一梦想成为现实。 Chrome 开发人员 Kenji Baheux 和 Alexandra Klepper 表示，生成式人工智能需要使用比平均网页大小大约一千倍的大型模型，大小从几十兆字节到几百兆字节不等。 虽然这使得在设备上本地部署和运行 AI 模型变得相当困难，但这样做的好处是多方面的，包括更好地保护敏感数据的隐私，这些数据无需离开用户的设备；减少延迟以改善用户体验；离线访问 AI 功能并在远程模型不可用时优雅地回退；以及混合计算方法的可能性，您可以在设备上运行一些 AI 作为预览或降低频繁用户流的远程推理成本。 为了规避模型尺寸和交付问题，Chrome 工程师 开发网络平台 API 和浏览器功能，旨在将包括大型语言模型 (LLM) 在内的 AI 模型直接集成到浏览器中。其中包括 Gemini Nano，这是 Gemini 系列 LLM 中最高效的版本，旨在在大多数现代台式机和笔记本电脑上本地运行。 这种方法还有其他好处，包括易于部署，因为浏览器可以为手头的设备分发正确的模型并自动更新；此外，浏览器可以根据可用的硬件使用 GPU、NPU 或回退到 CPU。 为了使这一切成为可能，Chrome 开发人员创建了一个特定的基础设施来访问设备上的基础模型和专家模型。 该基础设施目前正用于为 帮我写 实验功能，旨在帮助用户使用 Gemini 模型开始编写或改进现有文本。 […]