جوجل تعزز إنتاجية المطورين من خلال إكمال التعليمات البرمجية شبه الدلالي الهجين القائم على التعلم الآلي
طور باحثو جوجل نظامًا جديدًا مبتكرًا لإكمال التعليمات البرمجية شبه الدلالي الهجين القائم على مُحوِّل (Transformer)، يجمع بين التعلم الآلي (ML) ومحركات دلالية قائمة على القواعد (SEs) لتحسين إنتاجية المطورين بشكل كبير. يُدمج النظام ML و SEs بثلاث طرق: 1) إعادة ترتيب اقتراحات الرمز المميز المفرد من SE باستخدام ML؛ 2) تطبيق إكمالات سطر واحد وأكثر باستخدام ML والتحقق من الصحة باستخدام SE؛ و 3) استخدام استمرار سطر واحد وأكثر بواسطة ML لا اقتراحات دلالية لرمز مميز مفرد. أظهرت دراسة استمرت ثلاثة أشهر شملت أكثر من 10000 مطور داخلي في جوجل انخفاضًا بنسبة 6% في وقت تكرار الترميز باستخدام إكمال ML لسطر واحد. حاليًا، يتم إنشاء أكثر من 3% من التعليمات البرمجية الجديدة من خلال قبول اقتراحات إكمال ML. يدعم النظام ثماني لغات برمجة ويدمج عمليات فحص دلالية لضمان صحة التعليمات البرمجية، مما يعزز ثقة المطورين وكفاءتهم بشكل كبير.