Mozilla希望在代码发布之前使用机器学习来发现代码错误

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Mozilla希望在代码发布之前使用机器学习来发现代码错误，该工具基于育碧的研究实验室Ubisoft La Forge的工作。去年，育碧推出了基于smart研究的委员会助理，这是一个用于发现bug并提出修复建议的系统。该系统发现大约60% - 70%的错误提交，尽管它也有30%的错误阳性率。尽管这个错误阳性率相当高，但是这个系统的用户仍然觉得它是值得的，这要感谢它在正确识别错误时节省的时间。Mozilla预计，一旦smart - commit完全集成到开发过程中，就会取得类似的成功，在提交之前，每5个bug中就有3到4个会被捕获。这比在它们投入生产后捕获它们要便宜得多，也容易得多。

这种使用机器学习从大型代码库进行推断的方法并不只适用于Mozilla和育碧。去年，微软在Visual Studio中引入了一个名为IntelliCode的功能。IntelliCode研究了一些最流行的公共GitHub存储库(超过2000个项目，每个项目都有超过100颗星星)，以找出最佳的编码实践。智能代码的最初使用是保守的;它根据其他项目使用相同api的方式，通过了解哪些建议更可能被使用，从而提供更智能的智能感知完成建议。它还用于检测编码样式和空格使用情况，以便能够以与项目其余部分一致的方式格式化代码。智能代码，就像smart - commit一样，可以用来发现错误。例如，Microsoft已经展示了它检测不正确使用的变量，在这种情况下，当开发人员实际上想要找到两个y坐标之间的差异时，他们会从一个y坐标中减去一个x坐标。

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