Kite这个可以为“程序员”编写Python代码时减少重复劳动的“自动补全AI”，近日宣布响应社区反馈，增加了对Ubuntu16.04+、Debian、Fedora、Linux对Archlinux的支持,Linux造币厂。现在，在Linux环境中编写代码的Python开发人员可以使用他们最喜欢的代码编辑器来编写更高效的软件。Kite是TEEC天使基金的投资项目，位列2016年最受欢迎的新工具前五名。Kite是一款将人工智能技术应用到开发工具中的应用，可以为用户带来智能互补的开发体验。风筝相当于人类配对程序员。在编写代码时，它会显示用户使用的库和终端命令的示例文档。Kite甚至可以自动检测并解决用户的简单错误和需求，让用户专注于整体编程项目，无需担心细节。“在Kite，我们的目标是帮助开发人员在更短的时间内创建更好的程序，”Kite执行官兼创始人AdamSmith说。“Linux深受全世界程序员的喜爱，因此我们很高兴添加Linux支持，使开源开发人员能够使用我们的代码行预测完成技术更快地编写代码。”在1700万美元的A轮融资之后，推动人工智能辅助编程的前沿，Kite让开发人员使用自动完成建议（类似于Gmail中的智能组合）更快地完成整行Python代码。Python程序员可以使用Kite构建可转换的应用程序，比复制和粘贴StackOverflow、编写样板代码以及反复修复简单错误要省事。自从Kite在1月份推出其新的代码行补全引擎以来，用户在编码??时完成的代码增加了一倍。通过改进其类型推理引擎以允许在名称中间键入补全，Kite将向用户显示的代码补全数量增加了40%。这使选择Kite的用户的代码行完成率翻了一番。Kite在PyCon上发布了支持Linux的消息，PyCon是Python用户大会，他们在会上展示了开发人员如何使用Kite消除重复工作并在Windows、Mac和Linux环境中实现最高编码效率。Kite使用来自顶级开发人员的数千个公开代码源来训练其机器学习模型。Kite被全球超过40,000名Python开发人员使用，目前可用于所有流行的Python编码环境，包括Atom、Pycharm、SublimeText、Vim和VSCode。Kite的创始团队由毕业于斯坦福、牛津、麻省理工、伯克利等名校的工程师组成。它位于旧金山，致力于改变人们开发产品的方式。不过，“程序猿”们也不用担心这种人工智能的出现会让他们失业。目前，可自动编程的人工智能只能完成相对简单的任务，需要较长的运行时间。以色列初创公司Codota开发的人工智能辅助编程项目，通过与Eclipse等开源集成开发平台在线对接，在编程时可以实时为程序员推荐代码方案，可以推荐大段代码语句代替只是分散的代码。.构建Codota的基础代码来自GitHub、StackOverflow等开源平台。Codota的创始人DrorWeiss和EranYahav将开源代码注入机器学习模型，使Codota能够理解复杂的代码含义。谷歌的AutoML系统也能够自主编写机器学习代码，其效率在一定程度上超过了专业研发工程师。AutoML更进一步，实现了训练过程的自编码，对话操作可以通过类似Axure的拖拽方式完成。与创建它的研究人员相比，AutoML在编程机器学习系统方面要好得多。在图像识别任务上，它达到了破纪录的82%准确率。即使在一些复杂的AI任务中，其自创代码的表现也优于人类程序员。它可以标记图像中的多个点，准确率为42%；相比之下，人工构建的软件仅占39%。微软和剑桥在2017年发表的一篇论文也描述了一种可以编程的机器学习系统DeepCoder，它可以解决编程竞赛中涉及的基本编程问题。DeepCoder的创造者之一、在剑桥大学参与过微软研究项目的MarcBrockschmidt说：“这个程序最终可以让非程序员通过向计算机描述自己的程序想法来获得想要的程序。”DeepCoder使用的技术称为程序。合成（programsynthesis），通过截取现有软件的代码行，形成新的程序。来自彭博社和英特尔实验室的两位研究人员还声称已经实现了能够自动生成完整软件程序的人工智能系统“AIProgrammer”。这位“AI程序员”使用遗传算法和图灵完备的语言开发出理论上能够完成任何类型任务的程序。虽然AIProgrammer生成的程序现在和人类新手程序员编写的程序一样复杂。但研究人员认为，AIProgrammer编写的程序可以超越传统范围，不受人类时间和智慧的限制。
