对AI写代码这件事情，大家已经不陌生了。谁还没有在写程序卡壳的时候问过AI呢？

AI初创公司Cosine，宣布推出世界上最强的AI程序员Genie。

根据第三方基准测试SWE-Bench，Genie的得分为30%，位居排行榜第一，拳打GPT4、脚踢Devin。

▲SWE-Bench的测试结果

3.5研究测试：hujiaoai.cn4研究测试：askmanyai.cnClaude-3研究测试：hiclaude3.com

Genie作为一个 AI 编程模型，它可以根据人们下达的各种指令，自主搞定各种编码任务，不管是修 bug、搭功能、重构代码还是做测试，样样精通。

它既能自己一个人单干，也能跟其他程序员一起合作，给人的感觉和真人同事在一起干活没有什么区别。

Cosine的CEO Alistair Pullen写道：

“我们一直在追逐一个梦想，即构建一种能够真正自动执行端到端编程任务的东西，无需干预和高度的可靠性——一个人工同事。Genie 是做到这一点的第一步。”

此外他还在推特上自豪地表示，“这个模型不仅仅是30%的评测分数，它从一开始就被训练成像人类程序员一样。”

从Cosine放出的演示来看，Genie可以实现写代码、做测试、找bug一条龙服务，工作效率妥妥的。

，时长01:56

而且Genie还支持十五种编程语言。无论是C、C++还是JavaScript、Python，它都不在话下。

目前它已经开放测试了，感兴趣的小伙伴们可以点击下方链接申请一个账号体验体验。

https://cosine.sh/register

Cosine声称，Genie能够模拟人类程序员的思考方式。

在开发模型的时候，研发者让Genie观察人类程序员是如何完成工作的，然后模仿这个过程。久而久之，Genie就从各路程序员手中学得写代码的方法技巧了。

Cosine 的软件平台已经与Slack（国外的钉钉、飞书）进行了集成，在平台上可以及时提醒其他同事关注状态、提出疑问或是标记问题，就像一位真人同事再和你协同办公一样。

Alistair Pullen解释说：

“我们希望Genie能够像一个真正的同事那样工作，因此让它通过同事常用的渠道进行交流是最合适的。”

此外，Genie生成的代码会被保存在用户的GitHub仓库中， Cosine不会留存任何副本，能够避免数据外泄，保证了数据安全。

没有好的数据集就喂不出好的AI，这一点Cosine心知肚明。

Alistair Pullen在Cosine的技术报告里表示，在最近的一次训练过程中，Genie是在一个由几十亿个token组成的混合数据集上学习的。

这套数据集是精心处理过的，就是为了确保模型能跟上咱们用户最关心的编程语言。

Cosine在博客文章里透露，他们花了快一年的时间才攒出了这么一个数据集，里面包含了真实世界里工程师们各种各样的编程活动。

可实际上，要拿到这种数据，再把它用起来，那可真是难上加难，因为这东西本来就不好找。Cosine的数据处理流程是把人工制品、静态分析、自我模拟、逐步验证还有在大量带标签数据上训练过的AI模型结合在一起，这样就能一步步复原出程序员是怎么得出最终结果的。

Alistair Pullen吐槽说，

“给数据打标签这事儿，重要性不能低估，想从一流的程序员那里搞到高质量的数据，不容易啊。但是，这事儿值！因为它能给我们带来很多灵感，让我们知道程序员们到底是怎么琢磨着解决问题的。”

团队先从程序员干活留下的痕迹开始，比如拉取请求、提交记录、开源项目里的问题等等，然后再把这些数据扔进Cosine的数据处理流程，一步步推敲，重建出程序员们得出结论的思维过程。这个数据集不只是完美地展现了信息的传承和知识的积累，还捕捉到了人类工程师做决策的全过程。

这个独家的数据集就是第一次训练的基础，然后Genie就靠自我博弈和自我完善来继续前进。

“我们用这个数据集来训练模型，而不是仅仅给模型提个醒儿，像别人那样干，结果咱们发现，模型现在不只是胡乱生成代码，而是真刀真枪地像个人类工程师那样解决问题了。”Alistair Pullen说。

凭借其对较长上下文对话的支持和持续的改进循环，Genie会迭代和完善其解决方案，直到它们达到预期的结果。

Genie的推出，对许多软件开发团队带来了新的机遇，借助AI程序员，他们可以在提高生产力的同时减少日常任务时间，把时间花在更重要的地方，而不是天天都忙着复制粘贴、调试和找bug。也许在写这篇文章的时候，Cosine就正在用Genie帮忙找bug和测试呢。

Cosine要做的，还不仅仅是AI程序员。“我们真的相信，我们能够为任何工作和行业编纂人类推理。”Alistair Pullen信心满怀，“软件工程只是最直观的起点，我们迫不及待地想向你展示我们正在做的其他一切。”

那么我们就拭目以待吧。