【译】Visual Studio Copilot 中更智能的人工智能编辑
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
Visual Studio Copilot 通过推测解码技术提升 AI 编辑功能，增强了建议的准确性，尽管引入了一定延迟，但用户更看重精确性。未来将致力于降低延迟，实现更快响应。
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关键要点
- Visual Studio Copilot 通过推测解码技术提升 AI 编辑功能，增强了建议的准确性。
- 实现人工智能生成编辑的复杂性在于如何将建议无缝应用到代码中。
- 早期尝试使用启发式方法和基于规则的技术，但成功率仅约50%。
- 推测解码技术将快速模型与复杂模型配对，提高了编辑生成速度和准确性。
- 采用基于模型的方法来应用编辑，能够处理边缘情况，如重叠代码或缺失语法。
- 推测解码引入了延迟，但用户更看重精确性而非速度。
- 未来将推出更快的推测解码版本，预计实现2至4倍的速度提升。
❓
延伸问答
Visual Studio Copilot 如何提升 AI 编辑功能的准确性？
Visual Studio Copilot 通过推测解码技术，将快速模型与复杂模型配对，从而提高编辑生成的速度和准确性。
推测解码技术的工作原理是什么？
推测解码技术通过快速模型提前生成 token 预测，复杂模型在需要时介入，从而加速编辑生成过程。
使用推测解码技术有什么潜在的延迟问题？
推测解码引入了延迟，因为每次编辑都涉及网络调用和 token 生成，而不是瞬时响应。
用户对编辑速度和准确性的偏好是什么？
用户更看重编辑的准确性而非速度，尤其是在保持代码质量和减少混乱方面。
未来的推测解码技术有什么改进计划？
未来将推出更快的推测解码版本，预计实现2至4倍的速度提升，同时保持准确性。
Visual Studio Copilot 的“Agent Mode”功能是什么？
“Agent Mode”使人工智能不仅能提出改进建议，还能积极协助执行这些建议，要求编辑必须精确、流畅且可靠。
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