Con motivo del evento Github Universo, la plataforma de intercambio de códigos creó la sorpresa al abrir su herramienta de generación de código de copilot a otros modelos. En un mensaje de blogThomas Dohmke, CEO de GitHub, explica que los usuarios ahora pueden usar el soneto antrópico LLM Claude 3.5 en las interfaces web y el código de chat de copilotos, el modelo Gemini 1.5 Pro de Google para llegar como otra opción en las próximas semanas. Un cambio de paradigma para el asistente de codificación que hasta entonces solo fue motorizado por los modelos GPT de OpenAI.

Copilot funcionará con otros LLM (incluido Gemini de Google) que los de OpenAI. (Crédito de la foto: GitHub)

Según Thomas Dohmke, este enfoque es juicioso porque se ha vuelto obvio que no hay un modelo único para todos los escenarios. "La próxima fase de generación de códigos basados ​​en IA no solo se definirá por problemas de funcionalidad, sino la elección de multimodelo", escribió. La integración de los diferentes LLM se realizará gradualmente primero en interfaces de código web y VS y pronto en el espacio de trabajo de Copilot, la interfaz de línea de comandos GitHub y varias otras herramientas. La subsidiaria de Microsoft no le da la espalda a OpenAI al admitir la vista previa de GPT O1 y GPT O1-Mini y GPT-4O.

Con Spark, Github intenta una incursión en el no código

Durante el evento, Github también presentó Spark, una herramienta de IA para crear aplicaciones con lenguaje natural. En una demostración, el editor ha demostrado que a partir de una descripción simple de la aplicación, Spark genera una serie de vistas previas de cómo podría ser la aplicación. Los usuarios pueden comparar los diferentes vislumbres, seleccionar el que prefieran, luego ingresar otras indicaciones para modificar el aspecto y la convivencia de la aplicación. Los desarrolladores experimentados siempre podrán manejar el código si lo desean, mientras que los usuarios sin experiencia simplemente pueden continuar cuestionándolo con un lenguaje natural hasta que obtengan el diseño que desean.

Spark facilita la creación de aplicaciones del lenguaje natural. (Crédito de la foto: GitHub)

Una vez que el usuario está satisfecho con su aplicación, Spark puede implementarlo donde quiera, en una PC, una tableta o un teléfono inteligente, por ejemplo. También puede compartir su aplicación con otros, para que sus colegas puedan cambiarla si lo desean. Según el CEO de Github, "con Spark, permitiremos que más de mil millones de usuarios de PC y teléfonos inteligentes creen y compartan su software.