L'IA écrit du code, l'IA le revoit ? Est-ce absurde ?

2025-05-01
L'IA écrit du code, l'IA le revoit ? Est-ce absurde ?

Daksh, cofondateur de Greptile, a découvert qu'un outil de génération de code IA, Devin, soumettait plus de demandes pull que n'importe quel ingénieur humain. Cela soulève la question intrigante : le code généré par l'IA devrait-il être revu par l'IA elle-même ? Bien que les LLMs soient sans état, chaque appel est indépendant, cela ne signifie pas que l'IA revoit parfaitement son propre code. Le code généré par l'IA, tout en augmentant l'efficacité, peut introduire des bogues que les humains ont du mal à trouver. Des recherches montrent que l'IA est plus efficace que les humains pour trouver certains types de bogues, bien que sa précision nécessite encore des améliorations. En fin de compte, l'article soutient que, bien qu'imparfaite, la revue de code par l'IA est plus efficace que les humains pour trouver des types spécifiques de bogues introduits par l'IA elle-même.

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Développement revue de code IA

Générer des mèmes drôles avec les LLMs : étonnamment difficile

2025-01-06
Générer des mèmes drôles avec les LLMs : étonnamment difficile

Un stagiaire de l'Université de Waterloo a tenté de créer une application utilisant les LLMs et l'API Greptile pour générer des mèmes qui « grillent » les dépôts GitHub. Le processus s'est avéré étonnamment difficile. Demander directement au LLM de générer des blagues a donné des résultats génériques. La solution a consisté à séparer la tâche en analyse de code (à l'aide de Greptile pour identifier des problèmes spécifiques) et génération de blagues (à l'aide du LLM pour créer de l'humour ciblé). La génération d'images s'est avérée difficile en raison de limitations dans la gestion du texte, ce qui a conduit à l'utilisation de modèles de mèmes préconstruits et de node-canvas pour l'insertion de texte. Malgré les obstacles, le projet a abouti à reporoast.com, un site Web capable de générer des mèmes personnalisés qui « grillent » le code.

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Développement Génération de mèmes

Comment un robot de révision de code IA a appris à se taire

2024-12-21
Comment un robot de révision de code IA a appris à se taire

Le robot de révision de code IA de Greptile a initialement été critiqué pour générer trop de commentaires. Pour résoudre ce problème, ils ont expérimenté l'ingénierie des invites et ont fait évaluer ses propres commentaires par le LLM, mais ces méthodes se sont avérées inefficaces. Leur percée est venue de la vectorisation des commentaires précédents, de leur regroupement dans une base de données vectorielle et du filtrage des nouveaux commentaires similaires à ceux qui avaient été précédemment rejetés. Cette approche a augmenté le taux de prise en charge des développeurs de 19 % à plus de 55 %, réduisant considérablement le bruit du LLM.

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Développement Révision de code