Mit der Veröffentlichung neuer KI -Modelle, die besser codieren können, verwenden Entwickler zunehmend KI, um Code zu generieren. Eines der neuesten Beispiele ist die aktuelle Stapel des Y -Kombinators, das hochkarätige Start -up -Beschleuniger von Silicon Valley. Ein Viertel der W25 -Startup -Stapel enthält 95% ihrer von AI generierten Codebasen, sagte der YC -Managing -Partner Jared Friedman während Ein Gespräch, das auf YouTube veröffentlicht wurde.
Friedman sagte, dass diese 95% -Zahlen keine Dinge wie Code, die in die Import von Bibliotheken geschrieben wurden, nicht berücksichtigte, sondern den von Menschen tippten Code im Vergleich zu KI berücksichtigt habe.
„Es ist nicht so, als hätten wir eine Reihe nicht-technischer Gründer finanziert. Jeder dieser Menschen ist sehr technisch und ist völlig in der Lage, seine eigenen Produkte von Grund auf neu zu bauen. Vor einem Jahr hätten sie ihr Produkt von Grund auf neu gebaut – aber jetzt werden 95% von einer KI gebaut “, sagte er.
In einem Video mit dem Titel „Vibe Coding is the Future“ diskutierte Friedman zusammen mit YC -CEO Garry Tan, der geschäftsführende Partner Harj Taggar, und die Generalpartnerin Diana Hu den Trend, natürliche Sprache und Instinkte zu verwenden, um Code zu erstellen.
Im vergangenen Monat, ehemaliger Leiter der KI bei Tesla und Ex-Forscher bei Openai, Andrej Karpathy beschrieben den Begriff „Vibe -Codierung“ Um einen Weg zum Code zu beschreiben, indem sie große Sprachmodelle (LLMs) mit dem Code selbst konzentrieren.
Der von AI generierte Code ist alles andere als perfekt, durch. Studien und Berichte haben festgestellt, dass ein Code mit AI-generiertem Code Sicherheitsmangel in Anwendungen einfügen kann. Ausfälle verursachenoder Fehler machenEntwickeln Sie Entwickler, den Code zu ändern oder stark zu debuggen.
Während der Diskussion sagte Hu, selbst wenn sich Produktbauer stark auf KI verlassen, müsste sie eine Fähigkeit, in der sie gut sein müsste, darin besteht, den Code zu lesen und Fehler zu finden.
„Man muss den Geschmack und genug Training haben, um zu wissen, dass ein LLM schlechte oder gute Sachen spuckt. Um eine gute „Vibe -Codierung“ zu machen, müssen Sie noch Geschmack und Wissen haben, um gut gegen schlecht zu beurteilen “, sagte sie.
Tan stimmte auch zu, dass Gründer, die auf lange Sicht ein klassisches Codierungstraining benötigen, um Produkte zu erhalten.
„Nehmen wir an, ein Startup mit 95% A-generierten Code geht aus [in the market]Und ein oder zwei Jahre haben sie 100 Millionen Benutzer in diesem Produkt, fällt es um oder nicht? Die ersten Versionen von Argumentationsmodellen können nicht gut debuggen. Sie müssen also ausgiebig sein, was mit dem Produkt passiert “, schlug er vor.
VCs und Entwickler waren begeistert von KI-angetriebener Codierung. Startups einschließlich Bolt.NEWCodeium, Cursor, liebenswert und Magie haben in den letzten 12 Monaten Hunderte von Millionen Dollar an Finanzmitteln gesammelt.
„Das ist keine Modeerscheinung. Das geht nicht weg. Dies ist der dominierende Weg zum Code. Und wenn Sie es nicht tun, werden Sie vielleicht einfach zurückgelassen “, fügte Tan hinzu.