GitHub Copilot通过新嵌入模型提升代码搜索功能
realtime news Sep 26, 2025 04:23
GitHub发布了一款新的Copilot嵌入模型，据GitHub的公告称，这款模型在VS Code中为代码搜索带来了更高的准确性和效率。
GitHub宣布对其Copilot工具进行重大升级，推出了一种新的嵌入模型，旨在增强Visual Studio Code（VS Code）中的代码搜索功能。据最近的GitHub博客文章所述，这一开发旨在使代码检索更快、更节省内存且显著提高准确性。
增强的代码检索
新的Copilot嵌入模型在检索质量上提高了37.6%，吞吐量翻倍并将索引大小减少了八倍。这意味着开发者可以期待更准确的代码建议、更快的响应时间以及更少的内存占用。该模型有效地提供所需的正确代码片段，减少了无关的结果。
为何升级很重要
高效的代码搜索对于无缝的AI编码体验至关重要。嵌入——即向量表示——在检索语义相关的代码和自然语言内容中起重要作用。改进的嵌入带来更高的检索质量，从而提升整体GitHub Copilot体验。
技术改进
GitHub专为代码和文档训练并部署了这个新模型，增强了各种Copilot模式的上下文检索。更新显示了显著的改进，其中C#开发者的代码接受率提高了110.7%，Java开发者则上升了113.1%。
训练和评估
该模型通过使用对比学习技术（例如InfoNCE损失和Matryoshka Representation Learning）进行了优化，以提高检索质量。训练的一个关键方面是使用“艰难的负样本”——外观看似正确但实际上不正确的代码示例，帮助模型在几乎正确和真正正确的代码片段之间进行区分。
未来展望
GitHub计划扩展其训练和评估数据，以涵盖更多的语言和代码库。公司还在完善其艰难负样本挖掘流程，以进一步提升质量，目标是部署更大、更准确的模型，利用此次更新带来的效率提升。
该最新增强措施是朝着让AI编码助手对开发者更可靠和高效迈出的一步，承诺让日常开发工作变得更加智能和可靠。
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