ChatGPT 与 Devin AI – AI 聊天机器人和通用工具与 AI 工程师的对决
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在不断演进的AI领域中，新的游戏规则制定者层出不穷，而ChatGPT无疑是当下的领航者。面对这样的背景，您或许对ChatGPT与Devin AI之间的优劣对比充满好奇。接下来，我们将详尽地为您解答这一疑问。
ChatGPT，这个拥有超过1.89亿用户的AI工具，自2022年11月进入公众视野以来，便定义了AI领域的新话题。相比之下，Devin AI则是一个相对较新的面孔，它低调诞生，却获得了Peter Thiel创始人基金2100万美元的风险投资支持。
这两款工具均提供人工智能辅助编码功能，因此将它们进行对比，探讨它们的异同点，显得尤为必要。让我们一同探究，看看这位挑战者Devin AI是否有潜力撼动ChatGPT的霸主地位！
ChatGPT与Devin AI——崛起之路
Devin AI，这位来自Cognition AI的新秀，本周吸引了广泛关注。这款由编程团队打造的机器人，其成员包括在国际编程比赛中屡获佳绩的Scott和Andrew Wu兄弟，有望为人工智能辅助软件开发树立新的标杆。
而ChatGPT，则是市场的领军者和先行者。这款革命性的、功能多样的大型语言模型（LLM），在写作、编码、成像以及语音辅助查询等方面均表现出色，是当前衡量其他AI软件的基准。
ChatGPT与Devin AI——编码能力
Devin的编码能力远超ChatGPT的对话能力，后者往往需要人类参与。Devin具备一项卓越功能：能够规划、执行并协作完成复杂的软件工程任务。这项创新技能使其荣获“全球首位AI软件工程师”的称号。在这方面，Devin似乎难寻敌手。众多AI工具虽可用于辅助编码，但若Devin能够不负众望，它将预示着AI编码新时代的到来。
以下是Devin编码能力的三个实例：
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Devin制作带有隐藏文字的图像。Cognition工程师Sara展示了Devin在图像中创建隐藏文本消息的能力。她向Devin提供了一篇相关博客文章作为参考，指定了图像分辨率（1080p），并要求Devin在隐藏文本中嵌入她的名字。随后，Devin成功完成了任务。
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Devin修复软件漏洞。在另一个视频中，Cognition工程师Neil指导Devin修复GitHub存储库中的错误。他向Devin提供了链接，概述了问题，并让Devin着手解决。
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Devin在Upwork上做自由职业者。这段视频让Devin在社交媒体上迅速走红。Cognition工程师Walden分享了Devin如何在Upwork上完成一项工作的经历。这项任务涉及设置计算机视觉系统。Devin处理并解决了一系列问题：理解、修复和更新客户的代码。随后，Devin发送了示例图像并提交了一份最终文件，详细解释了任务完成过程。
作为编码工具的ChatGPT
ChatGPT作为通用LLM，功能众所周知，但在代码生成方面同样表现出色。以下是其编码功能的概览：
- 代码生成：ChatGPT能够根据用户提示生成多种编程语言的代码片段。对于原型设计和解决常见编程问题而言，它是一款真正实用的工具。
- 修复错误：OpenAI的LLM有助于识别问题、概述解决方案并提出修复错误的建议。
- 代码解释器：ChatGPT擅长生成和解释代码片段，因此成为学习编程者的得力助手。
- 建议和指导：提供有用的建议、忠告以及完成常见编码的分步说明。ChatGPT为您提供支持，成为出色的开发伙伴。
自治性
Devin在模拟开发人员工作区的沙盒环境中运行。在沙盒中，它能够访问常用的开发人员工具，如shell、代码编辑器和浏览器。Devin可以在该环境中独立规划和执行任务。同时，它保持了在聊天窗口中向用户更新当前进度的良好习惯。
相比之下，ChatGPT提供的是对话界面，用户必须不断输入文本提示或语音命令。虽然ChatGPT会解释自己在做什么，并响应用户创建代码的请求，但它无需在可见的开发环境中工作即可完成这些任务。
功能对比
| 特征 | Devin AI | ChatGPT |
|---|---|---|
| 目的 | 自主人工智能软件工程师 | 通用大型语言模型 |
| 自治 | 能够规划、执行和协作复杂的软件任务，包括构建、调试和测试应用程序 | 在人工监督下提供编码协助和解释 |
| 一体化 | 可以访问开发人员工具（shell、代码编辑器、浏览器）的沙盒环境 | 编码协助，解释；基于文本的交互，无集成 |
| 实时协作 | 实时协作并接受反馈，并进行相应调整 | 根据用户输入进行改进，缺乏实时反馈回路和软件专业化工具 |
| 学习 | 可以自学完成任务 | 能够学习并应用新信息 |
| 采用 | 封闭访问，等待全面开放 | 1.8亿活跃用户，广泛可用 |
实时协作
Devin AI能够实时协作、接受反馈并相应调整其行动，这展现了其作为专为软件开发而设计的模型的能力。它让开发人员能够与Devin协同工作，就像它是人类队友一样。由于其表现出高度的自主性，开发人员可以让Devin独立完成任务，同时知道它只需最少的反馈和路线修正。
另一方面，ChatGPT可以根据用户输入迭代改进其输出，但缺乏软件开发的专业化。它依靠与用户的来回交互来推动事情向前发展，因此无法独立工作。虽然它提供了有价值的帮助，但（目前）不能像Devin那样被视为协作伙伴。
ChatGPT与Devin AI——学习能力
Devin AI和ChatGPT都能够学习和应用新信息。Devin专为软件工程而设计，因此可以学习新技术、编写和调试软件、阅读手册、浏览互联网以查找相关数据并为代码存储库做出贡献。这种自主性和即时解决问题的能力代表了该领域的真正重大进步。
ChatGPT的学习能力基于其作为LLM的广泛知识库，但它也能够学习新事物。这些知识来自用户输入（如粘贴文章、上传PDF或照片）或针对特定数据集进行微调。与Devin相比，ChatGPT的知识基础广泛但相对被动。它不会主动寻找新的信息来源或从实时交互中学习。尽管如此，它仍表现出对众多学科的深刻理解，作为学习工具和专业资源均极具价值。
可访问性和采用情况
ChatGPT拥有庞大且持续增长的用户群体，已经对AI领域乃至整个世界产生了深远影响。它无疑是历史上最重要的产品之一。其技术已得到广泛采用，而OpenAI与微软的合作更是推动了其持续增长。
相比之下，Devin AI仍处于封闭测试阶段；除了演示视频和传闻报道外，公众对其了解甚少。在这方面，它仍有待证明自己的实力。然而，它前景广阔——如果能够满足人们的期望，它有望成为一款重要且意义重大的产品。
ChatGPT比Devin AI更好吗？
虽然Devin AI在编码方面表现出色，但ChatGPT是一个更加通用的知识系统。它能够参与广泛主题的对话，这赋予了它Devin所不具备的实用性。而Devin则拥有专门的功能。
Devin AI和ChatGPT代表了使用AI进行编码的两种截然不同方法，每种方法都各具优势。Devin AI突破了自主软件开发的界限，而ChatGPT则提供了一个灵活且易于访问的界面，适用于广泛场景。这两种技术都在推动一个快速发展的过程，在这个过程中，AI工具和服务将继续深刻改变我们的日常生活。
