Gemini 的产品和研发负责人录了个视频

讨论了一下关于关于优秀编码模型的理念以及 Vibe Coding 的影响，以及编程语言的未来

很多见解挺好的，说明 Gemini 的代码能力进步还是有方法的

视频：https://youtu.be/jwbG_m-X-gE?si=u0nz9RxOaUlhW_Ab

总结了一些我觉得重要的内容：

📌 谷歌 Gemini 团队的编码模型训练方法论

🎯 Gemini 早期编程目标及其局限性

1️⃣ 竞技编程（Competitive programming）：尽管像OpenAI等公司在评估模型编程能力方面做了很好的工作（如human eval），但竞技编程的能力并不一定等同于一个强大的团队成员所需要的技能，因此这与开发者最终的需求有所偏差

2️⃣ LMS（Language Model Systems）：这也不是日常开发工作的真实写照

3️⃣ 代码补全（Code completion）：这虽然更具生产力，但其应用空间有限，不足以体现模型现在和未来能够实现的所有功能。

Danny Tarlo认为，前两个目标并不能真正反映开发者的实际工作，而第三个目标则不够宏大。

仅仅关注竞技编程是不够的，因为它无法涵盖软件开发人员日常工作中的更广泛能力需求。竞技编程通常是在一个"非常自给自足的环境中"工作，从零开始构建相对简短的解决方案。然而，软件开发人员日常工作涉及处理大型代码库中的错误报告，这些错误可能分散在"代码库中一百个不同的位置"。因此，模型需要的能力集远大于竞技编程所包含的。

💡 Gemini 编程优化当前关注的"核心要素"：

1️⃣ 数据与方法论：Danny强调，一个优秀的编程模型主要取决于"数据和方法论"，太鸡贼了最重要的内容一笔带过。

2️⃣ 代码库上下文的重要性（Repo Context）：代码库上下文是如此重要。模型不仅要处理代码补全，更要支持"多文件编辑，比只给你几行代码更大的更改"。目标是让模型能够帮助开发者在代码库的上下文中进行需要一小时完成的复杂工作。