GitHub 使用自定义模型增强 Copilot 提升代码补全效果
realtime news Oct 24, 2025 18:15
GitHub 为 Copilot 引入新的自定义模型，提升代码补全速度与准确性，重点关注开发者反馈和实际使用。
GitHub 推出了一个新的自定义模型，旨在提升其 AI 驱动的编码助手 Copilot 的功能。根据 Shengyu Fu 和 John Mogensen 在 GitHub 博客上发布的文章，这些最新更新承诺提供更快速、更智能的代码补全，并通过广泛的开发者反馈进行改进。
代码补全的增强
GitHub Copilot 的更新主要侧重于提供更相关和高效的代码建议。这些改进包括接受和保留字符数量增加 20%，接受率提高 12%，每秒标记处理量增加三倍，同时降低 35% 的延迟。这些变化旨在提升各类编辑器和环境中的整体体验，让开发者花更少时间在编辑上，从而有更多时间进行构建。
重要性
专注于优化接收和保留字符与代码流标志着从以前仅关注接受率的转变。通过这样做，GitHub 旨在提供开发者发现更有用和相关的建议，最终提升生产力。更新后的模型确保 Copilot 的建议大部分保留在最终代码中，从而减少不必要的按键。
评估和反馈
为了确保新模型的有效性，GitHub 依赖于多层次的评估策略。这包括离线、预生产和生产评估，每个层次都为改进代码补全体验的不同方面做出了贡献。模型的性能通过接收和保留字符、接受率和延迟等指标进行评估，以确保其在实际应用中的适用性和开发者满意度。
自定义模型的训练
新模型的训练过程包括对现代代码精选语料库的中期训练，随后是监督微调和强化学习。这种方法确保了模型的流畅性、风格一致性和上下文感知。强化学习算法侧重于提高代码质量、相关性和有效性，从而提供更精确和对开发者更有用的补全结果。
未来发展
展望未来，GitHub 计划扩展 Copilot 的功能到特定领域，如游戏引擎和金融系统。团队还在致力于优化奖励函数，以进一步提高代码补全的质量和相关性，确保 Copilot 在不同的开发者环境中继续提供高质量的帮助。
GitHub Copilot 的增强体现了该平台致力于利用 AI 提高开发者生产力和简化编码过程。通过整合开发者反馈并专注于实际应用，GitHub 旨在提供更直观和有效的编码助手。
Image source: Shutterstock.jpg)