Помогает ли GitHub Copilot стать лучшим программистом? | Программа Masters in AI Journey, неделя 5 скачать в хорошем качестве

Помогает ли GitHub Copilot стать лучшим программистом? | Программа Masters in AI Journey, неделя 5

Присоединяйтесь ко мне на пятой неделе моей магистерской программы, где я углублюсь в анализ GitHub Copilot для написания научной статьи. Эта неделя была невероятно насыщенной исследованиями: целые выходные я посвятил чтению исследований об ИИ-помощниках для программирования и их реальном влиянии на разработку программного обеспечения. Я делюсь интересными выводами, которые ставят под сомнение распространённые представления о повышении производительности с помощью ИИ, обсуждаю несоответствие между воспринимаемыми и фактическими преимуществами и исследую, как разработчики разного уровня квалификации взаимодействуют с инструментами ИИ. Кроме того, я открыто рассказываю о неприятном опыте, связанном с тем, как инструменты обнаружения ИИ помечают оригинальные работы. *Ключевые временные метки:* 00:00 — Введение и новости личной жизни (татуировки к 5-й годовщине свадьбы!) 01:59 — Обзор академического опыта за 5 неделю 02:06 — Проект анализа GitHub Copilot 03:29 — Результаты исследования: предполагаемый и фактический рост производительности 07:28 — Процент принятия предложений ИИ (всего 25%!) 09:01 — Рекомендации по использованию помощников ИИ в программировании 10:06 — Парадоксальное открытие: юниоры получают больше пользы, чем старшие 12:12 — Производительность корпоративного кода против производительности общедоступного кода 14:19 — Личная философия: автоматизация против аугментации 18:43 — Заменит ли ИИ разработчиков ПО? Моё мнение 21:33 — Будущее ИИ и ИИ 23:07 — Разочарование от инструментов обнаружения ИИ и критика академической добросовестности В этом выпуске представлены подлинные идеи из академических исследований, а также реальные трудности обучения в эпоху ИИ. Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком, студентом или просто интересуетесь реальным влиянием ИИ на программирование, этот глубокий анализ предлагает основанные на фактах взгляды, выходящие за рамки шумихи. РЕСУРСЫ Асаре, О., Нагаппан, М. и Асокан, Н. (2024). Так же ли плох второй пилот GitHub, как и люди, в создании уязвимостей в коде? (№ arXiv:2204.04741). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2204.0... Беккер, Дж., Раш, Н., Барнс, Э. и Рейн, Д. (2025). Измерение влияния ИИ начала 2025 года на производительность опытных разработчиков ПО с открытым исходным кодом (№ arXiv:2507.09089). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.0... Фу, И., Лян, П., Тахир, А., Ли, З., Шахин, М., Ю, Дж. и Чен, Дж. (2025). Уязвимости безопасности кода, сгенерированного вторым пилотом, в проектах GitHub: эмпирическое исследование (№ arXiv:2310.02059). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.0... Корада, Л. (2024). GitHub Copilot: революционный ИИ-компаньон, преобразующий роль разработчика и управление жизненным циклом приложений. Журнал искусственного интеллекта и облачных вычислений, 3(3), 1–4. https://doi.org/10.47363/JAICC/2024(3... Мадждинасаб, В., Бишоп, М. Дж., Рашид, С., Морадидахель, А., Тахир, А. и Хомх, Ф. (2023). Оценка безопасности кода, сгенерированного GitHub Copilot — исследование целевой репликации (№ arXiv:2311.11177). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.1... Oertel, J., Klünder, J. и Hebig, R. (2025). Не довольствуйтесь первым! Сколько решений GitHub Copilot следует проверить? Information and Software Technology, 183, 107737. https://doi.org/10.1016/j.infsof.2025... Pandey, R., Singh, P., Wei, R. и Shankar, S. (2024). Transforming Software Development: Evaluating the Efficiency and Challenges of GitHub Copilot in Real-World Projects (№ arXiv:2406.17910). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.1... Юй, М., Лю, Л., У, Дж., Чунг, Т. Т., Чжан, С., Ли, Дж., Йенг, Д.-Й. и Чжоу, Дж. (2025). Стохастический попугай на плече магистра права: итоговая оценка понимания физических концепций (№ arXiv:2502.08946). arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.0... Зиглер, А., Каллиамваку, Э., Ли, С. А., Райс, А., Рифкин, Д., Симистер, С., Ситтампалам, Г. и Афтандилиан, Э. (2024). Измерение влияния GitHub Copilot на производительность. Communications of the ACM, 67(3), 54–63. https://doi.org/10.1145/3633453 #ResponsibleAI #SoftwareDevelopment #GitHubCopilot #AIResearch #MastersJourney #AIProductivity #AcademicLife #Programming Подпишитесь на этот канал, чтобы получить доступ к бонусам:    / @kuyadevpodcast   ИНТЕРЕСУЕТЕ ОБОРУДОВАНИЕ И ИНСТРУМЕНТЫ KUYA DEV? Ссылки на Budol: https://kuyadev.com/gear О ПОДКАСТЕ KUYA DEV Kuya Dev делится советами, рекомендациями, идеями и опытом построения успешной карьеры в технологической индустрии, особенно в локальных и международных стартапах. Новые выпуски каждую пятницу в 20:00 по тихоокеанскому времени. Также доступно на основных платформах подкастов: https://kuyadev.com/podcast Присоединяйтесь к Discord: https://kuyadev.com/discord Подпишитесь на рассылку: https://kuyadev.com/newsletter Кто такой Куя Дев? https://kuyadev.com СМЕНЯЕТЕ КАРЬЕРУ? Присоединяйтесь к нам на форуме Tech Career Shifter Philippines: https://techcareer...