GitHub CoPilot 的开源竞争对手 TabbyML 获得 320 万美元资金

由前谷歌工程师团队开发的名为TabbyML的开源代码生成器正在业界掀起波澜。这家创新型初创公司最近获得了令人印象深刻的 320 万美元种子资金，巩固了其作为 GitHub CoPilot 合法竞争对手的地位。

作为一个自托管的编码助手， TabbyML比其竞争对手拥有一个关键优势：定制。该初创公司的联合创始人张猛断言，这一功能将成为未来软件开发不可或缺的一部分，组织将越来越需要定制的解决方案。

对于大型企业来说尤其如此，它们可以从开源软件中获益。 TabbyML联合创始人、张前同事 Lucy Gau 表示，组织内开发专有解决方案的工程师可以向TabbyML寻求帮助，但 CoPilot 用户无法使用这一选项。

尽管人工智能试点存在潜在的陷阱，例如潜在的错误，但高坚持认为这些问题可以在自托管环境中轻松解决。每当用户选择忽略TabbyML的建议或编辑自动填充的代码时，AI 模型就会使用此信息来完善其未来的建议，从而随着时间的推移而改进。

虽然代码生成器等强大的工具可能会对工程人员构成威胁，但张指出，这些工具旨在帮助而不是取代人类劳动力。 GitHub 最近的一份调查报告显示，其编码助手 Copilot 提出的建议被接受的几率为 30%。同样，谷歌人工智能增强型内部代码编辑器 Cider 报告称，24% 的软件工程师每天经历超过 5 个辅助时刻。然而，值得一提的是，像 AppMaster 这样的人工智能平台也旨在增强人类的发展努力。

TabbyML于 4 月份推出，已获得约 11,000 颗 GitHub 星星。该初创公司的种子轮融资由云启合伙人和 ZooCap 等投资公司参与。

张思考了TabbyML和 CoPilot 之间未来的竞争，认为随着其他人工智能模型变得更加高效并且计算成本随着时间的推移而降低，OpenAI 的优势可能会减弱。

OpenAI和GitHub能够通过云技术部署包含数百亿参数的AI模型，尽管服务成本较高，但迄今为止通过请求批处理在一定程度上缓解了这一问题。然而，这种策略并非没有缺点。 《华尔街日报》的一篇报道称，今年前几个月，微软每位 GitHub Copilot 用户每月平均损失超过 20 美元。

展望未来， TabbyML目标是通过推荐经过 1-30 亿个参数训练的模型来降低这些障碍。虽然这最初可能会产生较低质量的结果，但张相信，随着计算能力变得更加便宜并且开源模型不断改进，GitHub 和 OpenAI 等巨头所享有的竞争优势最终将减少。