Google aumenta a produtividade de desenvolvedores com preenchimento de código semântico híbrido de ML

Pesquisadores do Google desenvolveram um novo sistema de preenchimento de código semântico híbrido baseado em Transformer que combina aprendizado de máquina (ML) e mecanismos semânticos baseados em regras (SEs) para melhorar significativamente a produtividade do desenvolvedor. O sistema integra ML e SEs de três maneiras: 1) reordenando sugestões de token único do SE usando ML; 2) aplicando preenchimentos de linha única e múltipla usando ML e verificando a correção com o SE; e 3) usando continuação de linha única e múltipla por ML de sugestões semânticas de token único. Um estudo de três meses com mais de 10.000 desenvolvedores internos do Google mostrou uma redução de 6% no tempo de iteração de codificação com preenchimento de ML de linha única. Atualmente, mais de 3% do novo código é gerado pela aceitação de sugestões de preenchimento de ML. O sistema suporta oito linguagens de programação e incorpora verificações semânticas para garantir a correção do código, aumentando significativamente a confiança e a eficiência do desenvolvedor.