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首个AI程序员造假被抓,Devin再次“震撼”硅谷!扒皮视频文字详解附上
6770点击    2024-04-14 17:03

首个AI程序员,演示视频大幅度造假???


不久之前震撼硅谷的Devin,再度震撼硅谷——但这次是被打假。


事情是这样的:油管程序员博主Internet of Bugs(以下简称光头哥)对Devin的视频进行了逐帧分析,逐一举证说明了Devin并不如演示中那般神奇。



甚至有“自己现写bug然后当场修复”的骚操作。


其它“罪证”,包括但不限于:


  • 号称能解决任何Upwork任务,但演示中解决的问题并不是prompt要解决的那一个,做无用功;

  • 看起来在修复bug,实际上修复的bug人类程序员根本就不会犯;

  • 没有意识到简单两步就能解决问题,花里胡哨一顿操作,其实是自己把任务搞复杂了;

  • 修改代码的水平一言难尽。


此外,光头哥花了半个多小时,把Devin演示视频中的upwork任务完成了一遍——而Devin完成任务可能用时6个多小时。


啊这这这,真是好、大、一、口、瓜!


要知道,其背后公司Cognition AI手握10块IOI金牌的活招牌,还在推出Devin当月宣布成功融资2100万美金。


推特和YC上已经吵翻天了,让这件事的讨论度高居不下。



还有人表示自己很受伤,再也不会相信各种冒出来的创业公司的东西了。



完整详情,一起接着往下看。


35年从业者逐帧验证


此次出来声张正义的光头哥,从事软件行业已经35年。他首先声明自己的立场:我并不反对高科技,但我确实反对过度炒作。


他自己也经常使用GitHub Copilot、ChatGPT、LIama2、Stable Diffusion。


事实上,在Devin刚推出时候,他就反对过“世界上第一个AI软件工程师”这一说法。



此次则主要针对的是一些更为具体的说法。


比如之前Devin号称能够靠处理upwork任务来赚钱的。但在真正的演示中Devin并没有做到这一点。


不信?没关系,光头哥带着逐帧的证据来了。


总结如下:


  • Devin所处理的任务并非随机,而是精心挑选;
  • 与客户实际需求有很大的出入;
  • 实际操作过程,数次自己创造bug然后再修复;
  • 很多毫无意义的操作,相当于几十年前在C语言中才用的方法;
  • ???


首先,来到了演示视频的2.936秒处,在屏幕左上角有显示他们搜索过这个内容。因此,这不是所谓“随机”选择的任务。



再来看客户给到的具体需求。真正需求为“我想要利用这个库来进行推理。你需要提供详细的操作指南。我不想讨论完成这项工作预计需要的时间。”



但给到Devin的需求却是:我希望利用这个模型在这个库中进行推理。请自己弄明白。



最后视频末尾出现的Devin生成报告中,也没有提及客户实际需要的内容。



那么,这份工作的最终交付成果应该包括什么呢?



但Devin实际做了什么?


Devin第一次真正的尝试,是它修改了一个名为requirements.txt文件,其中规定了代码所依赖的库版本。视频中提到它正在更新代码,但实际上更像是修改配置文件。



然后根据需求,需要Devin能建立自己的推理能力,并仅需使用样例数据即可。但实际项目要比这个复杂得多。


结果很快,Devin就遇到了第一个命令行错误——打开图像失败、文件未找到、无此文件或目录等。但在光头哥实际复现时并没有出现,结果研究发现,代码仓库压根就不存在这个文件。


这相当于Devin自己创建了个bug,然后再修复bug。在接下来的操作中,Devin经历了很多次这样的“自建自修”。


不能说十分有用,只能说完全没有必要。


接下来,再来看看代码库中这样一个readme文件。正如视频所展示的那样,readme文件清晰地说明了该文件的功能和用法。在页面右侧,甚至还有一个小按钮,点击它就可以复制整条命令,然后粘贴到命令行窗口中,按下回车即可运行。


但Devin完全没能理解,而又是自创了个项目。而写的那段从缓冲区读取数据的代码十分糟糕。



于是光头哥发出了灵魂拷问:


这不就是几十年前在C语言等中才用的方法吗???


这种做法显然已经过时,正常人用Python谁还会再写这个代码。这种代码很难调试,它逻辑复杂,难以理解,很容易出现细微的错误。


此外,代码库中还存在一个真正的错误,但Devin既没有发现也没有修复。


然后光头哥用谷歌搜索,按照GitHub 上一条相关评论修改了代码,只花了1分07秒,问题就解决了。


最终光头哥总共花了35分55秒复现了Devin的工作,而Devin实际花了多长时间呢?


如果细看视频Demo,就会发现Devin处理工作前后有6个小时20分钟的间隔。


视频的前部分显示的是3月9日下午3:25 的时间戳,但后半部分却显示的是当天晚上9:41。



而逐帧细看就有会发现一些奇怪且毫无意义的操作。


比如head -N 5 results.json | tail -N 5这个命令,它表示取这个JSON 文件的前五行,然后再取这些行的最后五行。


正确的做法应该是”head-5 results.json”。那个-N 是多余的。只要说 -5 就可以,不需要那些多余的东西。


最后光头哥锐评,AI现在生成的内容有很多都十分愚蠢,反倒会让事情变得更为复杂。


当看到它的任务列表时,会觉得:哇,Devin做了很多事情。但实际上可能并非如此。


网友:至少掌握了看起来很忙的技巧


对于此次Devin造假翻车,不少网友对现阶段AI产品炒作嗤之以鼻。



甚至还列出了三大炒作典范:Devin、rabbit、Humane。



也有网友调侃:Devin至少掌握了看起来很忙的技巧。



嗯?打工人有被内涵到。


不过也有一些支持的网友,比如这位沃顿商学院的教授Ethan Mollick。


他声称自己有早期访问权,在体验中发现真的很有趣。



他认为现在将Agent视作“炒作”为时尚早,未来几个月Agent的能力将十分强大。


号称“世界首个完全自主的AI软件工程师”


有意思的是,演示造假事件爆出来的时间,距离Cognition AI推出Devin仅过去了一个月。


咱们一起来回顾一下。


一个月前的3月13日,Cognition AI在推特上介绍了自家推出的Devin,并称其为“世界上首个AI软件工程师”


只需一句指令,它可端到端地处理整个开发项目。



主创介绍,Devin在长程推理和规划上面下了很大功夫,可以规划和执行需要数千个决策才能完成的复杂软件工程任务。


具体来说有6大功能:


端到端构建和部署程序,可以解决的不只是代码问题,还包括与之相关的整个工作流;


  • 自主查找并修复bug;
  • 训练和微调自己的AI模型;
  • 修复开源库;
  • 为成熟的生产库做贡献;
  • 超强学习能力,实时补足知识和能力短板。


Devin完整技术报告中显示,在SWE-bench基准测试中,无需人类辅助,Devin可解决13.86%的问题


——这个数据看起来不高,但其实已经超过了此前所有AI大模型的成绩。


目前数一数二的GPT-4,在同个测试中的成绩只有1.74%,且必须配备一个人类,提示它要处理哪些文件。



当时的Devin团队一副没在怕的样子。


虽然没开放公测,但陆陆续续给出了一些内测名额。


在互联网上搜索一番,发现上手体验过的人给的买家秀反馈是这样的:


热衷AI的沃顿商学院教授Ethan Molick试过后,认为其新颖的实时交互方式是最值得关注的。


他要求Devin开发一个解释“创业公司融资中的股权稀释”的网站,随后透露,AI还无法在没有任何帮助的情况下,自主且无差错地完成这项工作。



但也有人直接表示,体验过后确实是有被震撼到。



巧的是,截图中的这个首批内测体验者Bubna哥,是AI基础设施创业公司Modal Labs的CTO。


后来他和Devin还联手搞了个新闻。Devin用自家老板的账号,潜入Modal Labs的工作群,和Bubna哥一番交流过后,根据回复调整了代码方案,解决了一个技术问题。



当然,除了看上去哄哄的技术,Devin还镀了一层光环,那就是背后公司Cognition,虽然是个小初创,但在招人信息中明晃晃写着:


我们团队手里握着10块IOI金牌呢~



技术演示和团队背景都吸睛Max,直接给Devin的传播力度添砖加瓦。


也正是因为对Devin的关注,代码生成领域在过去一段时间里进展是突飞猛进。


暂时无法在飞书文档外展示此内容


比如,GitHub三万Star项目MetaGPT就上新了“开源版Devin”,名为数据解释器(Data Interpreter):


阿里Qwen成员Binyan Hui等人开启了OpenDevin项目,一个月过去已经在GitHub揽星21.5k;



还有各个大厂也开始入驻自己的AI程序员……


One More Thing


结果现在发生这件事儿,怎么说呢……


往好了想,真是救大命了,所有的程序员们都要松口气了,还好还好,AI暂时还无法端到端端走我的饭碗。


往坏了想,真是要了命了,这么一个备受关注的明星项目居然是个只能活在视频里的demo。


难道世界真的是个巨大的草台班子???


文章来自公众号“QbitAI",作者 量子位




AITNT资源拓展
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1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

2
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner

5
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0