全球首位AI工程師「Devin」誕生！5分鐘做出網站，還能debug，背後10人團隊揭秘

世上首位虛擬的AI工程師誕生了！而且不是出自微軟、OpenAI、Google等科技巨頭，而是由僅僅成立2個月的新創公司「Cognition」所打造的Devin AI，懂得寫軟體、架網站，能夠熟練運用各種工程工具，繳出遠超其他AI模型的程式能力。

「來認識Devin，這是世界上第一個完全自主的AI軟體工程師。」Cognition在官網上表示，「Devin是一位從不會疲倦、技術熟練的隊友，準備好和你一起完成工作，或者獨自完成任務供你檢查。」

首位AI工程師Devin有多厲害？能自主架網站、寫程式

根據《彭博社》報導，Devin AI類似由微軟推出的AI助手Copilot，但能力更上一層樓，它不單可以做到提供編寫程式的建議、完成部分任務，還能獨自承擔一整個軟體或網站開發專案，好比說若要它「建立一個搜羅雪梨所有義大利餐廳的網站」，Devin會自動搜集餐廳電話、地址等資訊，建立羅列這些資訊的網站。

而根據Cognition的官網， Devin甚至擁有「成長」的能力，它可以藉由閱讀文章，學習原先不懂的技術，還會自主尋找程式碼中是否存在錯誤，並且進行修正。 另外，Devin還能夠訓練及微調自己的AI模型，而需要的僅僅是提供它GitHub上儲存庫連結。

Cognition指出， 他們利用SWE-bench測試Devin解決程式問題的能力，並成功解決13.86%的問題，遠遠超過由Claude 2締造的1.96%技術 。即使是有人從旁協助的情況下，過去AI模型最多也只解決4.8%的問題。

SWE-bench是測試系統自動化解決現實問題能力的資料庫，從12個領域搜集多達2,294個問題。

目前Devin還未完全對外開放使用，想搶先體驗者需要在官網遞交申請書，進入等待清單中排隊。不過根據外界實際測試的感想，Devin可以在5到10分鐘之內從零到有建立一個網站，並且可以在同樣的時間裡建立網頁版的《乓》──史上第一款電子遊戲，雖然仍需要多次輸入提示改善，成果已經讓人滿意。

電腦科學家阿爾伯蒂（Silas Alberti）指出，Devin給人感覺不像只是一個能夠編寫程式的AI助手，更像是一個可以獨立作業的真正員工，「這感覺非常不一樣，因為它是一個真正可以幫你做事的自主系統。」

Cognition指出，有了Devin後工程師可以專注在更有趣的難題、團隊能夠實現更具野心的目標──某種程度來說，是委婉表示Devin並不是為取代工程師，而是協助工程師而生的AI助手。

Devin背後10人團隊揭秘：Cognition人才濟濟，曾奪10面奧林匹亞金牌

短短時間打造出Devin的Cognition究竟是何方神聖？許多人勢必都沒聽過這間公司，因為才成立短短2個月，直到發布Devin前而且行事非常低調。不過Cognition目前已獲得知名創投家彼得．提爾（Peter Thiel）旗下Founder Fund領投2,100萬美元，其他投資者還包括前推特高管艾拉德．吉爾（Elad Gil）。

Cognition是由27歲的執行長史考特．吳（Scott Wu）、技術長史蒂芬．郝（Steven Hao）及產品長瓦爾登．嚴（Walden Yan）三人共同創立，目前團隊僅僅10人──不過個個是人才，聲稱他們已從國際奧林匹亞資訊競賽獲得多達10面金牌，並且曾在DeepMind、Scale AI、Waymo等眾多企業從事AI相關工作。

技術長史蒂芬．郝先前是AI標註公司Scale AI的頂尖工程師、而技術長瓦爾登．嚴則直到前陣子還是哈佛學生──還沒告訴父母輟學的事。史考特．吳和同在公司的兄弟尼爾．吳（Neal Wu）從青少年時就是國際程式比賽的常勝軍，還是國家隊選手。

「我在9歲時開始學習寫程式，那時我就愛上這種能讓點子成真的能力。」史考特．吳曾在X上提到。

值得一提的是，Cognition亮相後網路上也瘋傳一部據稱是2010年史考特．吳參加Raytheon Mathcounts數學比賽的影片，他以極快的速度解出考題按鈴搶答，甚至出題者還未唸完整道題目，他就已經在心中計算出正確答案。

史考特．吳指出，教導AI成為工程師很像他們過去參加比賽一直在做的事，不過現在有機會在到AI系統當中編寫程式。對於他們究竟如何打造出Devin，他僅聲稱團隊找到了將大型語言模型與強化學習（Reinforcement learning）結合的獨到辦法，沒有透露技術細節。

彼得．泰爾在聲明中表示，他的創投並不常投資AI公司，但他認為Cognition有著足以與DeepMind、OpenAI、Scale AI等當紅AI公司比肩的實力。

https://www.bnext.com.tw/article/78604/cognition-ai-devin

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中信上游半導體經理人葉松炫表示，過去3年期間，受到疫情、庫存影響，半導體相關供應鏈基本面沉寂了一陣子，隨AI的快速崛起及庫存去化已到尾聲，半導體產業如今已經來到新舊交替的時點。

葉松炫認為，隨AI新應用需求帶領半導體進入上升軌道，對於半導體產業鏈的上游，如設備儀器與材料需求將不斷提升，有望帶動相關供應製造商獲利表現。

https://tw.news.yahoo.com/etf%E9%81%8E%E7%86%B1-%E7%BE%85%E6%99%BA%E5%85%88-%E8%82%A1%E7%A5%A8%E5%83%8F%E6%B4%BB%E5%9C%A8%E5%8F%A6-%E5%80%8B%E4%B8%96%E7%95%8C-201000877.html