Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Vượt ra ngoài tính năng tự động hoàn thành: Thiết kế CopilotLens hướng tới các tác nhân mã hóa AI minh bạch và có thể giải thích được

Created by
  • Haebom

Tác giả

Runlong Ye, Zeling Zhang, Boushra Almazroua, Michael Liut

Phác thảo

Trợ lý mã dựa trên AI cải thiện đáng kể năng suất của nhà phát triển bằng cách tạo ra các mã hoàn chỉnh, nhưng quy trình ra quyết định của chúng vẫn còn mơ hồ vì không giải thích được cơ sở lý luận đằng sau chúng. CopilotLens là một khuôn khổ tương tác giải quyết vấn đề này bằng cách tái cấu trúc "quy trình suy nghĩ" của các tác nhân AI. Nó minh họa tác động của các thay đổi mã cấp cao và bối cảnh cơ sở mã cụ thể của chúng thông qua một giao diện hai bước động. Bài báo này trình bày thiết kế và cơ sở lý luận của CopilotLens, đồng thời nêu rõ kỳ vọng về sự hiểu biết sâu sắc hơn và độ tin cậy được cải thiện. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ đánh giá giải pháp.

Takeaways, Limitations

Takeaways: Chúng tôi giới thiệu một khuôn khổ mới giúp tăng cường tính minh bạch của các trợ lý mã dựa trên AI, từ đó cải thiện khả năng hiểu và tin tưởng của nhà phát triển. Điều này có thể góp phần hỗ trợ việc hiểu và học mã của nhà phát triển.
Limitations: Hiệu quả và khả năng sử dụng của CopilotLens vẫn chưa được đánh giá thực nghiệm. Hiện tại, chúng tôi chỉ trình bày thảo luận về thiết kế và cơ sở lý luận của nó. Khả năng sử dụng và hiệu quả cần được xác minh thông qua đánh giá với người dùng thực tế.
👍