本周 Copilot GA（全面开放），引起高度关注（当然也有很多批评，定价高，拿别人的代码挣钱之类），同行也没闲着。

老牌的AI辅助编程插件Tabnine发表博客，称启用新一代AI模型，支持整行、完整函数代码补全和自然语言到代码的补全，同时也宣布用户超过100万，用户编写的所有代码中30%（往往超过40%）是用Tabnine自动生成的，明显是和Copilot叫板。

关于AI模型，博客是这样介绍的，也是处处针对Copilot：

在过去的一年中，我们彻底改进了我们的 AI 模型以及将新模型集成到平台中的方法。与单体 AI 模型的方法不同，Tabnine 现在支持任何兼容的 AI 模型，为开发人员提供指导。

事实上，Tabnine 现在使用了一系列的代码原生模型。新的代码原生模型是从头开始在代码数据上进行训练的（与在文本上预训练并微调以学习代码的模型不同）。这些模型中的每一个都用其基本“词汇表”进行了优化，以适应特定的语言和领域，从而将模型的全部学习能力用于相关的代码模式。我们的代码原生模型通过提供更好的精度和将建议长度增加 5 倍来改进 Tabnine。

Tabnine 的 AI 模型在强大的 GPU 集群上运行，为您预测代码。 我们迫不及待地想让您尝试一下！

Tabnine 是以色列公司，创始人 Dror Weiss （CEO）和 Eran Yahav（CTO）都曾就读于特拉维夫大学。Yahav现在还是以色列理工学院的教授。2012年成立的时候名为Codota，2019年收购了滑铁卢大学本科生、同时在OpenAI实习的 Jacob Jackson（现在他又创办了图片搜索引擎Same Energy，技术类似CLIP）业余创办的Tabnine公司，改为现名。

公司累计融资超过3200万美元，投资方包括Khosla Ventures、三星风投、高通风投等。

6月23日，云计算巨头Amazon也官宣了AI辅助编程工具CodeWhisperer（代码耳语者？）：

CodeWhisperer 使用多个上下文线索来驱动推荐，包括源代码中的光标位置、光标之前的代码、注释以及同一项目中其他文件中的代码。 您可以按原样使用建议，也可以根据需要增强和自定义它们。 正如我之前提到的，我们使用来自开源存储库、内部 Amazon 存储库、API 文档和论坛的数十亿行代码对 CodeWhisperer 进行了训练（并将继续不断地训练）。

国内在做这个方向的是北大李戈老师创业的硅心科技 aiXcoder ，3月获得了高瓴创投的数千万A轮投资。

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