Devin是什么？
Devin 是由AI初創公司 Cognition 開發的全球首個全自主 AI 軟件工程師，具備自主學習新技術、端到端構建和部署應用、自主查找和修復代碼 Bug、訓練和微調 AI 模型的能力。在 SWE-bench 基準測試中，Devin 展現出超越其他 AI 模型的性能，正確解決了實際編程問題。
官方介紹視頻：
Devin的主要功能
- 長期推理與規劃：能夠規劃和執行需要數千個決策的復雜工程任務，記住每一步的相關上下文，隨時間學習，并修復錯誤。
- 使用開發者工具：配備了包括 shell、代碼編輯器和瀏覽器在內的常見開發者工具，在一個沙盒化計算環境中工作。
- 主動協作：能夠實時報告進度，接受反饋，并根據需要與用戶共同進行設計選擇。
- 學習新技術：通過閱讀博客文章等資料，學習如何使用不熟悉的技術。
- 端到端應用構建和部署：能夠從頭開始構建并部署應用程序，如模擬生命游戲的交互式網站，并將其部署到 Netlify。
- 自主查找和修復代碼庫中的 Bug：幫助維護和調試開源競賽編程書籍。
- 訓練和微調 AI 模型：設置大型語言模型的微調，只需提供一個 GitHub 研究倉庫的鏈接。
- 處理開源倉庫的問題：只需提供一個 GitHub 問題的鏈接，Devin 就能完成所有設置和上下文收集工作。
- 對成熟生產倉庫做出貢獻：作為 SWE-bench 基準測試的一部分，Devin 解決了 sympy Python 代數系統中的對數計算錯誤。
- 執行實際工作：在 Upwork 上完成實際的編程工作，編寫和調試運行計算機視覺模型的代碼，并在最后編譯報告。
Devin的評測結果
Devin 在 SWE-bench 基準測試中的表現非常出色，這是一個挑戰性的基準測試，要求參與者解決開源項目（如 Django 和 scikit-learn）中的實際 GitHub 問題。Devin 正確解決了 13.86% 的問題，這一比例遠遠超過了之前的技術水平，后者只能解決 1.96% 的問題。即使在只給定要編輯的確切文件的情況下，以往的最佳模型也只能解決 4.80% 的問題。Devin 在評估時是獨立完成的，而其他模型則得到了輔助（即模型被告知需要編輯哪些文件）。這一結果顯示了 Devin 在理解和解決實際編程問題方面的巨大優勢。
如何使用Devin？
Devin已開放使用，Devin官網地址：https://devin.ai/
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